摘要：
1.感知机感知机是一种二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别{+1，-1}。感知机要求数据集是线性可分的。按照统计学习三要素模型、策略、算法的顺序来介绍。 2.感知机模型由输入空间到输出空间的如下函数：f(x)=sign(ω⋅x+b)f(x)=sign(ω⋅x+b) 其中ω，b 阅读全文
posted @ 2020-03-07 19:36
悠乐萧子
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摘要：
感知机属于有监督的学习，生成的模型称为判别模型。其通过特定的函数将输入的特征向量，输出为实例的类别（+1或-1），该函数即为将实例划分为两类的分离超平面。为获得最优化的超平面，感知机引入了基于误分类的损失函数。感知机是神经网络和支持向量机的基础。 有监督学习分为生成模型和判别模型两种。其分别含义如下 阅读全文
posted @ 2020-03-07 19:31
悠乐萧子
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