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感知机模型是神经网络和SVM的基础

第一个最基本的模型

几何解释，就是个平面

损失函数，是根据距离定义出来的，并不是随便定义的，点的个数不好求导

感知机损失函数

针对某一个点求梯度

梯度更新过程

收敛性

误分类次数存在上限

可以迭代收敛

参数是数据的线性组合

针对对偶形式，可以提前求助矩阵，针对是误差，误差是分类错误的点导致的，重点关注分类错误的点进行更新迭代