<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[GYJ的博客]]></title><description><![CDATA[学习机器学习的笔记, 心得与代码实现]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gui_YJ</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Gui_YJ]]></copyright><item><title><![CDATA[机器学习笔记(一) 感知机]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gui_YJ/article/details/106483601</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gui_YJ/article/details/106483601</guid><author>Gui_YJ</author><pubDate>Tue, 09 Jun 2020 04:56:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习笔记(一) 感知机
  感知机(perceptron)是机器学习中一种经典的线性分类模型, 是一种最简单的前馈神经网络. 它的基本思想是在n维空间中利用超平面对(线性可分的)两类数据进行分割. 下面我们先看感知机的数学定义:
数学定义与几何意义
  设 X∈Rn\mathcal{X} \in \mathbb{R}^nX∈Rn 为输入空间, Y={−1,1}\mathcal{Y}=\{-1, 1\}Y={−1,1} 为输出空间. 对于实例 (x,y)(x, y)(x,y), 其中x∈Xx \in \m]]></description><category></category></item></channel></rss>