C语言实现Adaline模型

C语言实现Adaline模型

Adaline（自适应线性神经元）是一种用于二元分类问题的线性模型。与感知器模型相似，Adaline模型也基于线性函数进行预测，但不同的是Adaline模型使用连续的激活函数来计算输出。在本文中，我们将使用C语言实现Adaline模型，并提供相应的源代码。

首先，让我们了解Adaline模型的基本原理。Adaline模型主要包含两个阶段：训练和预测。

1. 训练阶段：
   在训练阶段，Adaline模型通过调整权重和偏置来适应给定的训练数据。Adaline模型的训练过程使用梯度下降算法来最小化损失函数。我们将使用均方误差（Mean Squared Error）作为损失函数。

2. 预测阶段：
   在预测阶段，Adaline模型使用学习到的权重和偏置来对新的输入进行分类。

现在，让我们开始编写C语言代码来实现Adaline模型。

#include <stdio.h>
#