感知机于1957年由Rosenblatt提出,是神经网络与支持向量机的基础。感知机二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值,该模型属于判别模型,旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。 1.模型: 假设数据集满足线性可分性,由输入空间到输出空间的决策函数如下: w为权值(或权值向量),b为偏置,w·x表示w和x的内积,sign是符号函数,即: 1.向量内积(向量点乘、数量积):对两个向量的对应位置一一相乘求和的结果,点乘的结果是一个标量; 2.向量外积(向量叉乘、向量积):叉乘运算结果是向量,并且两个向量的外积与这两个向量组成的坐标平面垂直。