感知機是二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值，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，是神經網路和支援向量機的基礎。
f (x
)=si
gn(w
∗x+b
)f(x)=sign(w*x+b)
f(x)=s
ign(
w∗x+
b)其中，x
xx是樣本點，w
ww是權值向量，b
bb是偏置，在幾何上可分別解釋為超平面的法向量和截距，sig
nsign
sign
是符號函式。該函式即為感知機，感知機學習由訓練集求得w
ww和b
bb，感知機**則是通過學習得到的感知機模型，對於新輸入的例項給出對應的輸出類別。
感知機的學習演算法是在給定乙個訓練資料集的情況下，求得上述兩引數使得損失函式最小。分原始形式和對偶形式。
感知機 統計學習方法
一 感知機適用問題以及它的輸入，輸出，求解方法 1 感知機 perceptron 適用於二類分類問題 該分類問題是線性可分問題 2 感知機模型是線性分類模型 3 感知機的幾何解釋，感知機對應的是乙個超平面 4 輸入 例項的特徵向量 5 輸出 例項的類別，取 1和 1二值 6 求解方法 有監督學習 給...
《統計學習方法》 感知機
最近終於有開始看 統計學習方法 了，畢竟無腦調參確實沒有什麼意義。一方面是作為看書的筆記，一方面作為比部落格或許能起到一點參考作用吧。希望可以日更。由輸入空間到輸出空間的函式 f x si gn w x b f x sign w cdot x b f x s ign w x b 稱為感知機。感知機是...
統計學習方法之感知機
在翻閱知乎時，得知李航所著的 統計學習方法 一書，於是就買了一本，看到csdn上已有大牛都發了相關的部落格，再次贅述就顯得囉嗦了，就直接上乾貨吧，自己用matlab寫的 和一些自己再看書時的小小的理解。感知機是一種二類分類的線性模型模型，是乙個將輸入空間 特徵空間 分成正負兩類的分離超平面。它的更多...