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机器学习笔记 - 感知器的数学表达

一、假设前提

        感知机(或称感知器,Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。

        它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络,是一种二元线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1。感知机是神经网络的雏形,同时也是支持向量机的基础,感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的

        1、二分类y_i \in \{-1, +1\}

        2、数据是线性可分的。

二、具体解释

        我们首先看这样的一个函数,h(x_i) = \textrm{sign}(\mathbf{w}^\top \mathbf{x}_i + b)

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