第二讲···感知机学习算法 2-1 Perceptron hypothesis set 对于银行是否决定要给申请者信用卡问题,对于输入数据(例如申请者的个人信息,年龄,性别,收入,工作情况等)可用一组特征表示,不妨表示为: X = (x1, x2, x3,···, xd) 即可视为每一维数据是该申请者对应每一项条件的分数,设想是根据每一维数据的重要程度不同,每一维数据与一个权值相乘,最后的总和可视为该申请者的得分,若得分超过某一阈值,则输出同意借贷信用卡,否则拒绝。 这种感知机模型的设立易于理解,与生活实际相通,最后得到上图最后的模型,当加权和超过阈值,差为正数,输出为1,否则负数为-1,分