第二章 感知机

感知机 感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。属于判别模型，旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。为此导入基于误分类的损失函数，利用梯度降低法对损失函数进行极小化。 输入空间到输出空间的函数： f(x)=sign(wx+b) 几何解释：线性方程WX+B=0对应于特征空间的超平面S，其中W是超平面的法向量，B是超平面的截距（原点到超平面

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