以下即為乙個感知器
乙個感知器有如下組成部分：
任何線性分類或線性回歸問題都可以用感知器來解決。
如二分類問題，可以用一條直線把分類0和分類1分開。
將權重項和偏置項初始化為0，然後，利用下面的感知器規則迭代的修改wi和b，直到訓練完成。
t為實際label，y為**label，yita為學習率，xi為輸入。
''' 把input_vec[x1,x2,x3...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
變成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
然後利用map函式計算[x1*w1, x2*w2, x3*w3]
最後利用reduce求和,得到x1*w1+x2*w2+...+b,即是y
'''def
predict
(self,input_vec)
:#輸入向量，輸出感知器的計算結果
return self.activator(
reduce
(lambda a, b: a + b,
list
(map
(lambda x_w: x_w[0]
* x_w[1]
,list
(zip
(input_vec, self.weights)))
)#[([1,0]),([1,0])]
,0.0
)+ self.bias)
感知器
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