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機器學(xué)習(xí)－感知機實現(xiàn)（1）

前提

這系列文章不是為了去研究那些數(shù)學(xué)公式怎么推導(dǎo)，而是為了能將機器學(xué)習(xí)的思想快速用代碼實現(xiàn)。最主要是梳理一下自己的想法。

感知機

感知機，就是接受每個感知元（神經(jīng)元）傳輸過來的數(shù)據(jù)，當數(shù)據(jù)到達某個閥值的時候就會產(chǎn)生對應(yīng)的行為
如下圖，對應(yīng)每個感知元有一個對應(yīng)的權(quán)重，當數(shù)據(jù)到達閥值u的時候就會執(zhí)行對應(yīng)的行為。 
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u = w0 + w1x1 + w2x2 +......wnxn

對應(yīng)到垃圾郵件處理上，當u > 0時就是正常郵件。相反則為垃圾郵件 
對于這樣的模型就可以稱之為簡單的感知機。也就是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位。

權(quán)重向量的更新 
上面所提到的w1,w2等就是就是對應(yīng)每個是否是垃圾郵件的衡量標準，而x1,x2...就是郵件中被監(jiān)測的詞組的數(shù)目
比如x1和x2相同的時候，w1和w2的絕對值較大的一方對結(jié)果，也就是u的影響更大。所以，我們也把w1,w2....稱之為x1,x2..的權(quán)重值
向量電腦培訓(xùn),計算機培訓(xùn),平面設(shè)計培訓(xùn),網(wǎng)頁設(shè)計培訓(xùn),美工培訓(xùn),Web培訓(xùn),Web前端開發(fā)培訓(xùn)即為權(quán)重向量

根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的期待結(jié)果和預(yù)