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本来计划这篇博客写如何用web前端写2048，但是鉴于以前的代码写得太乱，暂时并不打算继续这个话题了；本篇的主题是“感知器及其C++的实现”，我会简答介绍模式识别中的感知器是个什么东西，并且会给出我写的C++代码进入正题：什么是感知器？数据驱动的引出：比如说某银行的分析软件有这样一项功能，通过输入某客户的个人信息（年龄、性别、职业、收入、欠债情况、信用情况等），返回是否给该客户

我们先来看看线性SVM。 SVM的全程是Support Vector Machine，即支撑向量机；顾名思义，SVM核心在于支撑向量，因为SVM认为其最优分类面是由支撑向量决定的。 什么是支撑向量呢？如果你曾经接触过感知器算法就会知道，对于线性感知器，找出来的分类面似乎没有一种判定方法证明其分类面是优的，暂且也只能说这个分类面可以用于分类。但是SVM就不同了，它找出来的分类面尽可能...

tensorflow 曲线拟合Python代码：import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt# from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# creating datamu,sigma=0, 0.1...