理论

整体模型

整体表示
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感知器数据分类

权重W,训练样本X

  • 把权重向量初始化为0,或者把每个分量初始化为[0,1]之间
  • 输入样本,得到1或-1的结果
  • 根据分类结果更新权重向量

步调函数与阀值

Z=w0x0+w1x1….wm*xm
其中设w0=-k,x0=1
F(Z)=1 when Z>=0
F(Z)=-1 when else situation
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感知器适用范围

可以线性分割的数据集合
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实践