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分類算法大致有兩種類型：感知器；適應性的線性神經元。
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算法步驟
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神經網絡數學概念
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人工神經元
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自適應神經元查看全部
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x(j)電信號
當感知器計算出錯誤的分類，才需要調整權重W(j)
W（j）模型自動改進
η需要使用者根據具體的使用場景，基于經驗來調整
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步調函數（激活）與閾值
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感知器數據分類算法步驟
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1.課程大綱啊
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感知器數據分類算法步驟圖示
1把權重w向量初始化為0或【0，1】之間
2訓練樣本輸入感知器 得出分類結果
3根據分類結果更新權重向量
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感知器算法試用范圍
訓練樣本必須存在一條線性分割線將數據分為完全獨立的兩個對等體，即滿足線性可分割（如圖一）
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第三步根據分類結果更新權重向量
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感知器數據分類算法步驟
1把權重w向量初始化為0或【0，1】之間
2訓練樣本輸入感知器 得出分類結果
3根據分類結果更新權重向量
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神經元傳遞的線性代數信號是弱化過的
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