other · Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica (Universitat Politècnica de València) · 2019
Perceptron algorithm for binary classification
Juan Císcar, Alfonso, Civera Saiz, Jorge, Sanchis Navarro, José Alberto
Cited by 0Abstract and details only
Abstract
The training objectives of the learning object are: 1) To interpret linear classifiers in the binary case; 2) To apply the Perceptron algorithm in the binary case; 3) To know Novikoff¿s convergence theorem; and 4) To know the basic limitations of the Perceptron algorithm.
Cite this paper
Juan Císcar, A., Civera Saiz, J., & Sanchis Navarro, J. A. (2019). Perceptron algorithm for binary classification. Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica (Universitat Politècnica de València).
Juan Císcar, Alfonso, et al. “Perceptron algorithm for binary classification.” Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica (Universitat Politècnica de València), 2019.
Juan Císcar, Alfonso, Jorge Civera Saiz, and José Alberto Sanchis Navarro. 2019. “Perceptron algorithm for binary classification.” Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica (Universitat Politècnica de València).
Juan Císcar, A., Civera Saiz, J. and Sanchis Navarro, J.A. (2019) ‘Perceptron algorithm for binary classification’, Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica (Universitat Politècnica de València).
@misc{juanciscar2019perceptron,
title = {{Perceptron algorithm for binary classification}},
author = {Juan Císcar, Alfonso and Civera Saiz, Jorge and Sanchis Navarro, José Alberto},
journal = {Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica (Universitat Politècnica de València)},
year = {2019}
}Made from the index record. Check names, capitalisation and page numbers against the paper. Need another style? AI for Research has over 10,000.