数据词典：感知机（Perceptron）

赵老师

感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征变量，输出为实例的类别，取+1和-1两个值。感知机对应于输入空间（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。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，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。感知机学习算法具有简单易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的输入实例进行分类。感知机于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。

【出处】李航.统计学习方法.清华大学出版社,2012年3月.