统计学习方法（第2章）感知机 学习笔记

第2章 感知机 感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，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。导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。感知机学习算法分为原始形式和对偶形式，是神经网络和支持向量机的基础。 1.感知机模型 　　感知机定义： 　　　　假设输入空间（特征空间）是X，输出空间是Y，Y的取值为+

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