文章目录1. 感知机简介2. 编写感知机实践2.1 数据处理2.2 编写感知机类2.3 多参数组合运行3. sklearn 感知机实践4. 附完整代码
本文将使用感知机模型，对鸢尾花进行分类，并调整参数，对比分类效率。
1. 感知机简介
感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型
输入：实例的特征向量
输出：实例的类别，取 +1 和 -1 二值
感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型
旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。
感知机学习算法具有简单而易于
2021-09-27 17:59:20
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感知机perceptron算法通过 python自编码实现过程，代码中有详细的代码注解，简单易懂，入门级的代码，请收好查阅！！！谢谢！！！
2021-09-26 22:17:48
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神经网络多层感知机方法在密码学中的应用，陈飞，，本文是以软计算方法之一的神经网络算法为基础,结合密码中加密与解密的特点,而提出的应用神经网络多层感知机方法解决密码传递问题�
2021-09-24 13:37:52
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感知机原始形式代码实现，其中本人已详细注释，具体参考李航老师的《统计学习方法》例题，相关输入也写在in.txt中
2021-08-05 19:19:45
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