感知机原理

感知机原理 感知机的原理及预备知识 感知机是一个二分类的模型，它的输入是一个样本的特征向量，输出的是这个样本所属的类别，一般可以认为是一个二分类模型。 感知机有一个假设默认成立，即认为数据集是线性可分的，因为感知机学习的目标就是寻找一个能够将训练集中正例和负例能够完全分开的超平面，注意这里只是找到一个能完全分离正负例的超平面，没有要求是最优的，所以感知机算法可以有多个解。这是由感知机算法的迭代过程

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