感知机介绍及MATLAB实现
简介
本资源文件提供了关于感知机的详细介绍及其在MATLAB中的实现代码。感知机是一种线性二分类模型，由Rosenblatt于1957年提出，是学习神经网络和支持向量机的基础。通过本资源，您可以了解感知机的原理，并学会如何对其进行编程实现。
内容概述
- 感知机简介：介绍了感知机的基本概念和历史背景。
- 感知机结构：详细描述了感知机的网络结构，包括输入层和输出层的功能。
- 感知机学习过程：解释了感知机的学习过程，包括数据传播过程和参数更新过程。
- 代码实现：提供了完整的MATLAB代码，展示了如何准备数据、训练感知机以及进行仿真测试。
使用说明
- 数据准备：资源中包含了一个随机生成的数据集，用于感知机的训练和测试。
- 训练感知机：通过运行提供的MATLAB代码，您可以训练感知机模型，并观察其分类效果。
- 仿真测试：使用测试集数据对训练好的感知机进行仿真测试，评估其分类正确率。
注意事项
- 本资源适用于MATLAB 2020a及以上版本。
- 代码中包含了详细的注释，便于理解和修改。
- 感知机主要用于二分类问题，对于多分类问题需要进行扩展。
参考资料
- 感知机算法原理及推导
- 机器学习——周志华
- 点到直线距离公式的几种推导
- 如何理解超平面
- 超平面的数学基础知识
- 几何间隔为什么是离超平面最近的点到超平面的距离
- 机器学习 第35集：感知机用什么做损失函数
- 学习率(Learn