基于感知机Perceptron的鸢尾花分类实践
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
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