感知器：他们只能对二维 space 中的数据进行分类吗？
perceptron: can they only classify data in a two-dimensional space?
我正在学习感知器和神经网络。我知道感知器只能对线性可分的数据进行分类。这是否意味着他们只能对二维 space 中的数据进行分类？任何见解表示赞赏。
不，它可以对任意维数的线性可分数据进行分类。
如果(x_1, x_2, …, x_n)是一个数据点在n维space中的'position'，则它是根据是否x_1 * w_1 + … + x_n + w_n + b > 0分类，其中(w_1, … w_n)是权重向量，b 是偏差。
然而，感知器只考虑一维输入 - space - 由 (w_1, …, w_n) 和 b 定义的线，b 是 R 中的一条线^n，它'ignores'所有垂直于这条线的信息，只考虑数据到这条线的投影。
所以不，它可以分类n维数据，但是可以，它'is'一个一维分类器。
（当然它可以扩展为多类分类器，但这改变了问题。）
希望对您有所帮助。
我正在学习感知器和神经网络。我知道感知器只能对线性可分的数据进行分类。这是否意味着他们只能对二维 space 中的数据进行分类？任何见解表示赞赏。
不，它可以对任意维数的线性可分数据进行分类。
如果(x_1, x_2, …, x_n)是一个数据点在n维space中的'position'，则它是根据是否x_1 * w_1 + … + x_n + w_n + b > 0分类，其中(w_1, … w_n)是权重向量，b 是偏差。
然而，感知器只考虑一维输入 - space - 由 (w_1, …, w_n) 和 b 定义的线，b 是 R 中的一条线^n，它'ignores'所有垂直于这条线的信息，只考虑数据到这条线的投影。
所以不，它可以分类n维数据，但是可以，它'is'一个一维分类器。
（当然它可以扩展为多类分类器，但这改变了问题。）
希望对您有所帮助。