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python實(shí)現(xiàn)感知機(jī)線性分類模型示例代碼

 更新時(shí)間:2019年06月02日 10:46:37   作者:℡北瞳少年、  
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python實(shí)現(xiàn)感知機(jī)線性分類模型的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家學(xué)習(xí)或者使用python具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

前言

感知器是分類的線性分類模型,其中輸入為實(shí)例的特征向量,輸出為實(shí)例的類別,取+1或-1的值作為正類或負(fù)類。感知器對應(yīng)于輸入空間中對輸入特征進(jìn)行分類的超平面,屬于判別模型。

通過梯度下降使誤分類的損失函數(shù)最小化,得到了感知器模型。

本節(jié)為大家介紹實(shí)現(xiàn)感知機(jī)實(shí)現(xiàn)的具體原理代碼:

運(yùn)

行結(jié)果如圖所示:

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,謝謝大家對腳本之家的支持。

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