也就是根据 scores 值与 0 的关系进行判断:
- 若 scores ≥ 0,则预测为正类
- 若 scores < 0,则预测为负类
优点:感知机模型简单易懂,原理清晰,便于直观理解。
缺点:感知机模型中 sign 函数不易求导,不方便直接使用梯度下降算法来迭代求解参数 w。
扩展:将感知机模型中的非线性输出部分 sign 函数改成 sigmoid 函数就变成了逻辑回归模型。sigmoid 函数相比 sign 函数便于求导,所以逻辑回归模型是感知机模型的一种改进!
也就是根据 scores 值与 0 的关系进行判断:
优点:感知机模型简单易懂,原理清晰,便于直观理解。
缺点:感知机模型中 sign 函数不易求导,不方便直接使用梯度下降算法来迭代求解参数 w。
扩展:将感知机模型中的非线性输出部分 sign 函数改成 sigmoid 函数就变成了逻辑回归模型。sigmoid 函数相比 sign 函数便于求导,所以逻辑回归模型是感知机模型的一种改进!