前言
感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。
通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。
本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码:
运行结果
以上就是感知机实现的基本方法了,希望对大家有所帮助
前言
感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。
通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。
本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码:
运行结果
以上就是感知机实现的基本方法了,希望对大家有所帮助
Copyright © 2019- yule263.com 版权所有 湘ICP备2023023988号-1
违法及侵权请联系：TEL:199 1889 7713 E-MAIL:2724546146@qq.com
本站由北京市万商天勤律师事务所王兴未律师提供法律服务