✅在训练数据集线性可分的情况下来找分类的超平面。 在感知器算法中：待估计参数θ=（ω，b），而f（x，θ）=sign（ωTx+b） 假设：x=>M维度的特征向量 θ的维度=>M+1维 模型欠拟合：训练数据比预测函数更复杂 模型过拟合：预测函数复杂度高于训练数据复杂度。 微信扫描下方的二维码阅读本文 文章导航 3.2感知器算法3.4人工神经网络的第一次寒冬
