python实现感知机线性分类模型示例代码
时间：2022-02-26 09:50:03 | 栏目：Python代码 | 点击：次
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
行结果如图所示：
总结
时间：2022-02-26 09:50:03 | 栏目：Python代码 | 点击：次
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
行结果如图所示：
总结