机器学习之感知机
感知机模型是二类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，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。感知机学习算法，具有简单而易于实现的优点，分为原始形式与对偶形式。感知机预测是用学习得到
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