基于Python的Rosenblatt感知器模型

Rosenblatt感知器 Rosenblatt感知器是一种最简单的感知器模型，即输出值为输入与对应权值相乘后取和再累加并加上偏置后通过符号函数的结果，即：Output = sgn(w0 * x0 + w1 * x1 + ... + wn * xn + bias)。 训练时，使用有监督学习，当输出值与真实值不同时，对应的weight与该次输入数据与真实值和学习率的乘积相加，或可以描述为weight

>>阅读原文<<