感知机简单算法的实现
感知机（perceptron）是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（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法 对损失函数进行最优化（最优化）。感知机的学习算法具有简单 ...
原文：感知机算法
感知机算法 目录 简介 感知机模型 模型的数学表示 几何解释 感知机学习策略 数据集线性可分的定义： 损失函数的定义 感知机学习算法 原始形式 算法 感知机原始算法实现 算法收敛性证明 对偶形式 感知机预测 感知机变体 多分类感知机 结构化感知机 Structured Perceptron 又名平均感知机 简介 感知机算法是最简单最基础的机器学习算法，可以用于处理最简单的二分类任务，并且模型和学 ...
2019-01-07 21:41 0 917 推荐指数：
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