4.8 自适应的基函数——神经网络#
人工神经网络的鼻祖是**感知器**
感知器的激活函数是符号函数。
w_1x_1 + w_2x_2+...+w_nx_n
学习策略
感知机形式上也是对原始特征x在权重W条件下进行映射，然后根据输出值进行判断，相当于是一种判别式的分类模型。但是和之前的判别分析略有不同，之前的判别分析其实是依赖于数据X的一些统计量进行最优参数的求解。而感知机是一个不断试错，不断优化自己学习最优参数的过程。
感觉这也是统计学习和机器学习的一个很显著的区别，基于统计的学习是利用一些关于数据分布的假定，然后基于统计的方法寻找到最优的问题参数。而机器学习是有个目标，里面一段参数，然后让机器去不断迭代优化，在这个不断的“学习”过程中寻找到”最优的参数“
目标：