感知機——統計學習方法，李航

感知機簡介：

二類分類的線性分類模型，屬於判別模型。輸入爲實例的特徵向量，輸出爲實例的類別，取值爲+1和-1。

感知機學習旨在求出將訓練數據進行線性劃分的分離超平面。

引入基於誤分類的損失函數，利用梯度下降法對損失函數進行極小化，求得感知機模型。

感知機學習算法分爲原始形式和對偶形式。

感知機於1957年由Rosenblatt提出，是神經網絡與支持向量機的基礎。

 

 

感知機模型：