单点神经网络（1）：Perceptron模型定义

上一篇博文介绍了离线学习与在线学习的区别。在实际应用中，离线学习常用于回归问题，而在线学习常用于分类问题。之所以有这样的现象，是因为回归问题本身必须对实例的概率分布有一个前提假设，否则也就没有所谓的均方误差。而在分类问题中，虽然我们也假设训练样本中的实例是独立同分布获得的。但是，根据PAC学习保证，我们并不需要确切知道实例的概率分布是什么。 神经网络就是典型的在线学习分类方法。最简单，也是最原始的

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