感知机-模型介绍与学习策略

一、模型介绍超平面的含义：如果环境空间是n维的，所对应的超平面就是n-1维的子空间。二维的特征空间，超平面是一条直线，三维的特征空间，超平面是一个面。核心思想：感知机是一种线性二分类模型。它的目标是找到一个线性超平面（决策边界），将特征空间中的两类样本点（假设线性可分）完全正确地分开。输入：实例的特征向量x = (x1, x2, ..., xn)输出：实例的类别y，取+1（正类）或-1（负类）。模型结构：感知机模型可以表示为输入特征到输出类别