《统计学习方法》第二章总结

第二章主要讲的是二类分类的线性分类问题——感知机。 感知机属于一种线性分类模型，属于判别模型，感知机的几何解释是一个可以用于分割两种不同数据的超平面，位于两部分的点（特征向量）分别被分为正类和负类，也被成为分离超平面。 通过学习训练数据，得出w和b的值，用于预测数据输出分类结果。 一个重要的概念是线性可分性和线性不可分性： 感知机学习算法的原始形式： 并且可以通过数学方法证明对于线性可分数据集感知

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