感知機（perceptron）是二類分類的線性分類模型，其輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別，取+1和-1二值，屬於判別模型。感知機學習旨在求出將訓練資料進行線性劃分的分離超平面，為此，匯入基於誤分類的損失函式，利用梯度下降法對損失函式進行極小化，求得感知機模型。分為原始形式和對偶形式。
為了找出超平面，即確定感知機模型引數w,b,需要確定乙個學習策略，即定義損失函式並將損失函式極小化。（選擇的損失函式需要盡可能的對模型引數連續可導）
感知機選用的損失函式是
誤分類點到超平面s的總距離。
損失函式最終表現形式：
感知機學習問題轉化為求解損失函式式的最優化問題，最優化的方法是隨機梯度下降法。
機器學習筆記 感知機模型
knn演算法matlab實現 感知機模型 感知機介紹 感知機 假設輸入空間 特徵空間 是 chi subseteq r n 輸出空間是 y 輸入 x in chi 表示例項的特徵向量，對應於輸入空間 特徵空間 的點 輸出 y in gamma 表示例項的類別 由輸入空間到輸出空間的函式 f x si...
機器學習 感知機
感知機是一種簡單的二類分類的線性分類模型，用於處理可以線性可分的二分類問題。感知機對應於輸入空間 特徵空間 中將例項劃分為正負兩類的分離超平面，屬於判別模型。模型。從輸入空間到輸出空間有如下函式 f x s ign wtx b 其中w 為權值，b為偏執。生成的超平面為 wt x b 0 其中w 為超...
機器學習 感知機
r nx rn 輸出空間為y 輸入x x x x表示例項的特徵向量，對應於輸入空間的點 輸出y y表示示例的類別。由輸入空間到輸出空間的函式為 x si gn w x b f x sign w x b x w x表示w和x的點積i 1mwi xi w 1x1 w2x2 wnx n i 1mwixi ...