for _ in range(self.n_iter):

? ? ? ? ? ? error=0

? ? ? ? ? ??dw=np.zeros(1+X.shape[1])

? ? ? ? ? ? for xi,target in zip(X,y): ? ? ? ? ? ? ? ?

? ? ? ? ? ? ? ? update=self.eta*(target-self.predict(xi))

? ? ? ? ? ? ? ? dw[1:]+=update*xi

? ? ? ? ? ? ? ? dw[0]+=update

? ? ? ? ? ? ? ? error+=int(update!=0)

? ? ? ? ? ? ? ? pass

? ? ? ? ? ? self.W+=dw

? ? ? ? ? ? self.errors.append(error)

這段代碼中，在進行10次迭代的過程中，每次迭代的時候都把權重重新置為 0 。

我覺得有點問題。（下劃線部分）

如果每次迭代都 從新 將權重置為0，那么每次迭代都是一樣的，是沒有意義的。

如果每次迭代后 權重 被帶到下一次循環中，那么在經過10次迭代后得到的權重會更加的準確。