ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 编程语言> 文章详细

python实现感知机线性分类模型

2019-06-01 22:53:05  阅读:204  来源: 互联网

标签:感知器 python 模型 分类 学习 感知机 线性


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:

    学习从来不是一个人的事情,要有个相互监督的伙伴,需要学习python或者有兴趣学习python的伙伴可以私信回复QQ:1354124729或微信:ff186345,一起学习哦!!!   O(∩_∩)O

 

运行结果如图所示:

标签:感知器,python,模型,分类,学习,感知机,线性
来源: https://www.cnblogs.com/btsn/p/10961310.html

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有