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文档简介
简单感知主讲：冯宇健机简单感知机感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化（最优化）。感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的，因此属于判别模型。感知机由Rosenblatt于1957年提出的，是神经网络和支持向量机的基础。简单感知机简单感知器由一个线性组合器和硬限幅器（即sgn函数，判断是正数返回1，负数返回-1）组成，线性组合器有m个输入，m个输入权值，一个偏置，图像表述如下简单感知机感知机的组成：
输入信号源：x1,x2
输出信号：y
每个信号的权重：w1,w2感知机如何处理这些信息：
信号汇总：y=x1w1+x2w2
信号判断：y与阈值比较
感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。也就是说，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。简单感知机感知机学习算法：既然我们的目标是将T中所有的样本点正确地分类，那么对于某个(w,b)，先看一下它在哪些点上分类失败了。由前面所述：如果有某个点(Xi,yi)，使得yi(w*Xi)<0，则称超平面w*X对该点分类失败。采用所有误分类的点到超平面的距离
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