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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