《人工智能基础》64/71天阅读

感知器：

是一种训练线性分类器的算法，它的主要想法是利用被误分类的训练数据调整现有分类器的参数，使得调整后的分类器判断得更加准确。

感知器的学习算法就是不断减少对数据误分类的过程。

有两个疑问：

一是如何衡量分类器对数据的误分类程度？

二是如何利用该误分类的数据来调整分类器的参数？

因此引入损失函数和优化方法。

损失函数是在训练过程中用来度量分类器输出错误程度的数学化表示。

优化就是调整分类器参数，使得损失函数最小的过程。