本文介绍了如何在Python中使用梯度下降算法实现一个简单的线性分类器。首先，引入NumPy和Matplotlib库，接着创建二维数据集并可视化。然后，通过训练线性分类器并获取权重向量，对新数据点进行预测。最后展示了线性分类器的决策边界，强调了线性分类器在非线性可分数据集上的局限性。
线性分类器在Python中的实现
线性分类是机器学习中常用的一种方法，它通过构建一个线性函数来将数据分为不同的类别。在本文中，我们将使用Python来实现一个简单的线性分类器，并演示其在一个示例数据集上的应用。
首先，我们需要导入所需的Python库，包括NumPy和Matplotlib。NumPy用于处理数值计算，Matplotlib用于可视化结果。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们定义一个简单的二维数据集来演示线性分类器的工作原理。我们将创建两个类别的数据点，并在二维平面上进行可视化。
# 定义两个类别的数据点
class1 = np.array(
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