Perceptron learning algorithm

资 源 简 介

Perceptron learning algorithm

详 情 说 明

感知机是最基础的机器学习算法之一，主要用于二分类问题。这个算法可以视为神经网络的基本组成单元。

感知机的工作原理是通过迭代调整权重来实现线性分类。算法会从训练数据中学习，逐步调整决策边界的参数。每次迭代中，它会检查当前权重下的分类结果，并对错误分类的样本进行权重更新。

实现感知机算法有几个关键步骤：首先是初始化权重向量，通常可以设置为零或小的随机值；然后是定义激活函数，最常用的是符号函数；最后是设计学习规则，通过误差来调整权重。

感知机的训练过程使用梯度下降方法，通过计算损失函数的梯度来更新权重。虽然感知机只能解决线性可分问题，但它为后来更复杂的神经网络模型奠定了基础。在实际应用中，可以加入偏置项和学习率等参数来优化算法性能。