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[统计学习方法] 感知机

1.啥叫感知机？

感知机是二分类的线性分类模型。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。类别取值为-1，+1。 感知机会把输入的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训练数据进行线性划分的分离超平面。为此，导入基于误差分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求的感知机模型。

2.感知机定义

                                                                        f(x) = sign(w\cdot x+b)

 其中w和b分别为感知机模型参数，w叫权值或者权值向量，b叫做偏置量，w\cdot x表示w和x的内积。sign为符号函数，即

                                                                       sign(x)=\left\{ \begin{matrix} +1, & x\geq 0& \\ -1, & x< 0& \end{matrix}\right.

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