python实现感知机线性分类模型

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python实现感知机线性分类模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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:

技术图片

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运行结果如图所示:

技术图片

以上是关于python实现感知机线性分类模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

感知机:教你用Python一步步实现

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机器学习强基计划1-1:图文详解感知机算法原理+Python实现

原始感知机入门——python3实现

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