本文介绍了如何使用C++实现Adaline自适应线性神经网络算法，这是一种解决二分类问题的经典模型，是感知机的改进版。文章详细阐述了Adaline算法的核心思想，包括线性组合、激活函数和权重更新，并提供了Adaline类的实现，包括构造函数、激活函数、更新权重和训练预测等关键方法。通过实例展示了如何使用Adaline解决二分类问题，以及如何调整学习率和最大迭代次数以优化性能。
C++实现Adaline自适应线性神经网络算法
Adaline（自适应线性神经网络）是一种经典的神经网络模型，用于解决二分类问题。它是感知机算法的改进版，通过对权重进行自适应调整来提高分类准确性。本文将介绍如何使用C++实现Adaline算法，并提供相应的源代码。
Adaline算法的核心思想是将输入特征与权重进行线性组合，然后通过激活函数对结果进行判断。如果结果大于等于阈值，将样本分为一类，否则分为另一类。然后，根据分类结果与实际标签的误差来调整权重，以逐步提高分类准确性。
首先，我们需要定义Adaline类并初始化相关变量，包括学习率（learning rate）和最大迭代次数（maximum iterations）。
#include <vector>
class Adaline {
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