python实现感知机线性分类模型

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:

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运行结果

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以上就是感知机实现的基本方法了,希望对大家有所帮助

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转载自blog.csdn.net/pythoneschew/article/details/89683269