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机器学习算法总结2:感知机和支持向量机
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：感知机于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。感知机二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值，该模型属于判别模型，旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。
1.模型：
假设数据集满足线性可分性，由输入空间到输出空间的决策函数如下：
w为权值(或权值向量)，b为偏置，w·x表示w和x的内积，sign是符号函数，即：
1.向量内积(向量点乘、数量积)：对两个向量的对应位置一一相乘求和的结果，点乘的结果是一个标量；
2.向量外积(向量叉乘、向量积)：叉乘运算结果是向量，并且两个向量的外积与这两个向量组成的坐标平面垂直。
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