机器学习---感知机（Machine Learning Perceptron）
感知机（perceptron）是一种线性分类算法，通常用于二分类问题。感知机由Rosenblatt在1957年提出，是神经网络和支持向量机的基础。通过修改损失函数，它可以发展成支持向量机；通过多层堆叠，它可以发展成神经网络。因此，虽然现在已经不再广泛使用感知机模型了，但是了解它的原理还是有必要 ...
原文：机器学习——Perceptron(感知机)
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 . m可以免票上车 这转换成数学表达式就是 x: 身高， y: : 免票 , : 购票 y left begin matrix ,x ge . m ,x lt . m end matrix right. 如果把 y 用 ...
2021-12-19 14:00 0 130 推荐指数：
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