机器学习解读感知机模型

感知机模型是一种最简单的神经网络模型，它由M-P神经元构成，可以用于二分类问题。感知机模型的学习规则是通过对训练样例进行学习，不断调整权重，使得模型的预测结果与真实结果尽可能接近。当模型的预测正确时，权重不发生变化，否则将根据错误的程度进行权重调整。感知机模型的学习率是一个重要的参数，它决定了权重调整的步长。感知机模型的输入是一个向量，输出是一个标量，可以通过激活函数将输入信号转化为输出信号。