python实现感知器算法详解
在1943年，沃伦麦卡洛可与沃尔特皮茨提出了第一个脑神经元的抽象模型，简称麦卡洛可-皮茨神经元（McCullock-Pitts neuron）简称MCP，大脑神经元的结构如下图。麦卡洛可和皮茨将神经细胞描述为一个具备二进制输出的逻辑门。树突接收多个输入信号，当输入信号累加超过一定的值（阈值），就会产生一个输出信号。弗兰克罗森布拉特基于MCP神经元提出了第一个感知器学习算法，同时它还提出了一个自学习算法，此算法可以通过对输入信号和输出信号的学习，自动的获取到权重系数，通过输入信号与权重系数的乘积来判断神经元是否被激活（产生输出信号）。
一、感知器算法
我们将输入信号定义为一个x向量，x=(x
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