感知機
是根據輸入例項的特徵向量x 對其進行二類分類的線性分類模型：
f(x)=sign(w,x+b)
感知機對應於輸入空間的分離超平面wx+b=0
學習策略是極小化損失函式
損失函式對應於誤分類點到分離超平面的總距離
學習演算法是基於隨機梯度下降法的對損失函式的最優化演算法
有原始形式和對偶形式，演算法簡單易於實現
原始形式
中，首先任意選取乙個超平面，然後用梯度下降法不斷極小化目標函式．在這個過程中一次隨機選取—個誤分類點使其梯度下降
對偶形式
當訓練資料集線性可分時，感知機學習演算法是收斂的
當訓練資料集線性可分時，感知機學習演算法存在無窮多個解，其解由於不同
的初值或不同的迭代順序而可能有所不同
感知機因為是線性模型，所以不能表示複雜的函式。
感知機無法實現異或
第二章 感知機
目錄感知機的演算法 begin sign x left 1 x geq 0 1 x 0 end right.end 假設空間 存在超平面 w cdot x b 0 使得正負樣例在超平面兩側 資料集線性可分的充分必要條件是，正負例項點所構成的凸殼互不相交 conv s lambda i x i sum...
魚書 第二章 感知機
1.感知機 接收多個輸入訊號 x1，x2，輸出乙個訊號 y w是權重，稱為 神經元 神經元或者 節點 輸入訊號分別乘以固定的權重送入到神經元，神經元計算訊號的總和，當超過設定的某個界限時，輸出1，這也稱為 神經元被啟用 其中，這個界限稱為閾值，用 表示。感知機的中的每個輸入訊號都有其固有的權重，權重...
第二章 感知機的python實現
這裡是我的個人 本來想寫乙個關於感知機的總結，但如果要深入 涉及的東西實在太多。僅僅淺嘗輒止的話，那我就相當於照搬原文，違背了我寫文章的初衷。所以就單純地把我自己寫的感知機實現 發上來，輔助大家學習。我還提供了乙個資料生成器，可以生成訓練模型所需要的資料。簡單地對結果做了視覺化，具體繪製 見文末提供...