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和一1二值。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。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1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。感知機學習演算法具有簡單而易於實現的優點，分為原始形式和對偶形式。感知機**是用學習得到的感知機模型對新的輸入例項進行分類。
輸入空間
輸入變數
輸出空間
輸出變數
假設空間
損失函式
普通原始形式
對偶形式
演算法收斂性
李航《統計學習方法》 感知機
這一章就講了感知機。我覺得是深受工業革命的影響，把一些可以實現功能的基本單元都喜歡叫做什麼機，這裡的感知機，還有後來的以感知機為基礎的支援向量機。直接看定義，看本質，實際上，感知機是一種線性分類模型。下面就以這句話為中心仔細闡述一下。什麼叫線性。線性liner，正如其名，兩個變數的關係的函式是一條直...
李航《統計學習方法》 第二章 感知機模型
適用問題 二類分類 實驗資料 由於是二分類器，所以將minst資料集train.csv的label列進行了一些微調，label等於0的繼續等於0，label大於0改為1。這樣就將十分類的資料改為二分類的資料。獲取位址train binary.csv 實現 encoding utf 8 import ...
（李航統計學習方法）感知機Python實現
機器學習的三要素 模型，策略，演算法 模型 感知機是二分類線性分類模型，屬於判別模型。策略 基於誤分類點到超平面的總距離。學習演算法 略 感知機存在的問題 存在多解，解依賴於初始超平面的選擇以及迭代過程中誤分類點的選擇。訓練集線性不可分，演算法無法收斂，解決方法 pocket演算法或者使用核函式。無...