1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. 支持向量机（SVM）软间隔 6. 支持向量机（SVM）核函数 1. 前言 感知机是1957年 ...

《统计学习方法》（第二版）第2章 2 感知机 二类分类、线性分类模型、判别模型 输入：实例的特征向量 输出：实例的类别（+1，-1） 2.1 感知机模型 \[f(x)=sign(w·x+b) \] 几何解释 \(w·x+b=0\)对应一个超平面\(S\)，\(w\)是超平面 ...

概述 在机器学习中，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法。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 ...

0 - 算法描述 　　感知机算法是一类二分类算法，其问题描述为，给定一个训练数据集 $$T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i\in \mathbb{R}^n,y_i\in\{-1,1\},i=1,2,\cdots,N$，求 ...

感知机（perceptron） 模型： 简答的说由输入空间（特征空间）到输出空间的如下函数： \[f(x)=sign(w\cdot x+b) \] 称为感知机，其中，\(w\)和\(b\)表示的是感知机模型参数,\(w \in R^n\)叫做权值，\(b \in R\)叫做偏置 ...

目录 1.感知机的描述 2.感知机解决简单逻辑电路，与门的问题。 2.多层感应机，解决异或门 个人学习笔记，有兴趣的朋友可参考。 1.感知机的描述 感知机（perceptron）由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出来 ...

Introduce 感知机模型(Perceptron)是一个最简单的有监督的二分类线性模型。他可以从两个方面进行介绍 方面一 问题分析 问题（一维）：儿童免票乘车问题（孩子身高低于1.2m可以免票上车） 这转换成数学表达式就是 $x:$身高，$y:\{-1:$免票 ,$1:$购票 ...

前几天认把感知机这一章读完了，顺带做了点笔记 现在把笔记做第三次的整理 （不得不说博客园的LaTex公式和markdown排版真的不太舒服，该考虑在服务器上建一个博客了） 零、总结 适用于具有线性可分的数据集的二分类问题，可以说是很局限了 感知机本质上是一个分离超平面 在向量维数 ...