一、感知机（perceptron）的学习： 1. 什么是感知机：是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1； 2. 模型类型：感知机将对应的输入空间（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； 3. 感知机模型：感知机学习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 对顺势函数进行极小化，求得感知机模型。 二、算法步骤： 1.选取初值w0,b0.确定学习率（属于（0，1]） 2.在训练集中选取数据（xi,yi） 3.如果yi(w*xi+b)<=0,更新w,b w=w+学习率*yi*xi b=b+学习率*yi 4.转至（2），直到没有误分类

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义

该代码包括感知机学习算法和对偶形式的感知机学习算法，应用在二分类的问题上，整体上表现出不错的效果

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感知机批处理算法演示 ，通过matlab编程实现

感知机（单层感知机）可视化 matlab实现。 博文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43290523/article/details/105972154

感知机收敛性证明（Novioff定理证明）

minist数据集的csv格式 网上的其他资源均为gz等格式，所以找了一份csv格式的数据上传分享给大家

具体描述见 使用pytorch框架编写网络，使用pyqt5编写界面。基于多层感知机、支持向量机、以及transformer编码器的医疗辅助决策程序，可用于相关课程大作业。包含的transformer编码器结构，使用了vit（vision transformer）的网络结构。

python实现 基于双月数据集单层感知机