特徵向量x，令總共有d個特徵，每個特徵賦予不同的權重w，表示該特徵對輸出的影響有多大。那所有特徵的加權和的值與乙個設定的閾值threshold進行比較：大於這個閾值，輸出為+1，；小於這個閾值，輸出為-1。感知機模型，就是當特徵加權和與閾值的差大於或等於0，則輸出h(x)=1；當特徵加權和與閾值的差小於0，則輸出h(x)=1，而我們的目的就是計算出所有權值w和閾值threshold。
這樣就把threshold也轉變成了權值 ，簡化了計算。h(x)的表示式做如下變換：
機器學習 感知機perceptron
在機器學習中，感知機 perceptron 是二分類的線性分類模型，屬於監督學習演算法。輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別 取 1和 1 感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面匯入了基於誤分類的損失函式，利用梯度下降法 對損失函式進行最優化 最優...
機器學習 感知機perceptron
在機器學習中，感知機 perceptron 是二分類的線性分類模型，屬於監督學習演算法。輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別 取 1和 1 感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面匯入了基於誤分類的損失函式，利用梯度下降法 對損失函式進行最優化 最優...
分類演算法 感知機（Perceptron）
感知機演算法是一類二分類演算法，其問題描述為，給定乙個訓練資料集 t 其中 x i in mathbb n,y i in i 1,2,cdots,n 求引數 w,b 使得以下損失函式極小化問題的解 min l w,b min sum y i w cdot x i b 其中 m 為誤分類點的集合。下一...