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coldyan
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2016年12月25日
《机器学习基石》---感知机算法
摘要: 1 推导感知机模型 基本思想是,把特征的线性加权值作为一个分数,根据这个分数与一个门限值的关系来进行分类: 我们加一个特征x0等于1,门限值就可以放到w里面去,得到更简单的形式: 这就是感知机模型,对应一个分离超平面。 2 如何来学习感知机 “知错能改”原则:找到一个误分类点,就尝试去修正它。具体的
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posted @ 2016-12-25 19:32 coldyan
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