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http://www.zhangshenghai.com/posts/48428/
感知机（perceptron）是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。感知机是神经网络与支持向量机的基础。 感知机模型假设输入空间$\mathcal{X} \subseteq R^{n}$，输出空间$\mathcal{Y} = \left{+1, -1 \right}$。输入$x \in \mathcal{X}$表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；输出$y \i
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感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。感知机是神经网络与支持向量机的基础。 感知机模型假设输入空间$\mathcal{X} \subseteq R^{n}$，输出空间$\mathcal{Y} = \left{+1, -1 \right}$。输入$x \in \mathcal{X}$表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；输出$y \i