机器学习笔记 - 感知器的数学表达

10月前作者：坐望云起分类：Toy博客阅读(35) 违法举报

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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 $机器学习笔记 - 感知器的数学表达,深度学习从入门到精通,深度学习,感知机,线性可分$

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， $机器学习笔记 - 感知器的数学表达,深度学习从入门到精通,深度学习,感知机,线性可分$ 。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-742689.html

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