[统计学习方法] 感知机模型

本文的代码实现 Statistical-learning-methodshtml 感知机 感知机是二类分类的线性分类模型，它将输入空间的实例划分为正负两类的分离超平面。而其学习旨在求出能够将训练数据进行线性划分的超平面。当引入误分类的损失函数后，可利用梯度降低法对损失函数进行极小化，损失函数值最小所对应的超平面即为所求。python 感知机在1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向

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