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基于感知机Perceptron的鸢尾花分类实践
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文件大小: 176kb
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上传时间: 2020-12-22
详细说明：文章目录1. 感知机简介2. 编写感知机实践2.1 数据处理2.2 编写感知机类2.3 多参数组合运行3. sklearn 感知机实践4. 附完整代码
本文将使用感知机模型，对鸢尾花进行分类，并调整参数，对比分类效率。
1. 感知机简介
感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型
输入：实例的特征向量
输出：实例的类别，取 +1 和 -1 二值
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
旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，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，求得感知机模型。
感知机学习算法具有简单而易于
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