用Python实现感知器算法

感知器算法是一种经典的二分类线性分类器。它可以用于解决一些简单的分类问题，比如将数据点分成两个不同的类别。在本文中，我们将使用Python从头开始实现感知器算法，并提供相应的源代码。

感知器算法的核心思想是根据训练数据的特征和标签，通过调整权重和偏置来学习一个分类模型。该模型可以将输入数据正确地分类到两个不同的类别中。

首先，我们需要导入所需的Python库：

import numpy as np

然后，我们定义一个Perceptron类来实现感知器算法。该类包含以下几个重要的方法：

1. __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000)：初始化感知器对象。learning_rate参数表示学习率（默认为0.01），num_iterations参数表示训练迭代次数（默认为1000）。

2. fit(self, X, y)：训练感知器模型。X是训练数据的特征向量，y是对应的标签。

3. predict(self, X)：使用训练好的感知器模型进行预测。X是待预测数据的特征向量。

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