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感知機(jī)模型是機(jī)器學(xué)習(xí)二分類問題中的一個非常簡單的模型。它的基本結(jié)構(gòu)如下圖所示：

感知機(jī)的運(yùn)算過程分為兩個部分：線性部分和非線性部分。

其中， xi 是輸入， wi 表示權(quán)重系數(shù)， b 表示偏移常數(shù)。感知機(jī)的線性輸出為：

為了簡化計(jì)算，通常我們將 b 作為權(quán)重系數(shù)的一個維度，即 w0。同時，將輸入 x 擴(kuò)展一個維度，為 1。這樣，上式簡化為：

非線性部分，引入符號函數(shù) sign，輸出為：

也就是根據(jù) scores 值與 0 的關(guān)系進(jìn)行判斷：

• 若 scores ≥ 0，則預(yù)測為正類

• 若 scores < 0，則預(yù)測為負(fù)類

優(yōu)點(diǎn)：感知機(jī)模型簡單易懂，原理清晰，便于直觀理解。

缺點(diǎn)：感知機(jī)模型中 sign 函數(shù)不易求導(dǎo)，不方便直接使用梯度下降算法來迭代求解參數(shù) w。

擴(kuò)展：將感知機(jī)模型中的非線性輸出部分 sign 函數(shù)改成 sigmoid 函數(shù)就變成了邏輯回歸模型。sigmoid 函數(shù)相比 sign 函數(shù)便于求導(dǎo)，所以邏輯回歸模型是感知機(jī)模型的一種改進(jìn)！

- End -

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的今日机器学习概念：感知机模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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