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感知机模型
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BAT算法工程师深入详细地讲解感知机模型，带你轻松入门深度学习！
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神经网络中的感知机模型
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人工神经网络中最简单的模型，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法,输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。
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感知机模型
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一、什么是感知机模型？ 感知机是线性分类的二分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，分别用1和-1表示。感知机将输入空间（特征空间）中的实例划分为正负两类分离的超平面，旨在求出将训练集进行线性划分的超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得最优解。感知机是神经网络和支持向量机的基础。 二、感知机模型 感知机的函数公式为：f(x)=sign(w⋅x+b
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python实现感知机线性分类模型示例代码
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感知机模型，最小实例代码，输入数据，得到超平面。初学者参考。
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