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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(jīng)元。
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算法步驟
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神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學概念
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人工神經(jīng)元
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自適應神經(jīng)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(jù)具體的使用場景，基于經(jīng)驗來調整
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步調函數(shù)（激活）與閾值
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感知器數(shù)據(jù)分類算法步驟
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1.課程大綱啊
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感知器數(shù)據(jù)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(jù)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(shù)據(jù)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(jù)分類結果更新權重向量
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感知器數(shù)據(jù)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(jù)分類結果更新權重向量
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神經(jīng)元傳遞的線性代數(shù)信號是弱化過的
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