python实现感知机线性分类模型示例代码

Samira ·
更新时间:2024-09-21
· 602 次阅读

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:

行结果如图所示:

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对软件开发网的支持。

您可能感兴趣的文章:python使用tensorflow保存、加载和使用模型的方法python 用opencv调用训练好的模型进行识别的方法用tensorflow构建线性回归模型的示例代码用python生成与调用cntk模型代码演示方法



示例 感知机 分类 模型 线性 Python

需要 登录 后方可回复, 如果你还没有账号请 注册新账号