机器学习与神经网络（三）：自适应线性神经元的介绍和Python代码实现

前言：本篇博文主要介绍自适应线性神经元的相关知识，采用理论+代码实践的方式，进行相关的学习。本文首先介绍线性神经元的模型，然后介绍LMS学习规则（最小均方规则），最后通过Python代码实现线性神经元模型，从而给读者一个更加直观的认识。

1、线性神经元模型

这里先说一下，一般我们学习映射问题，都是先从“线性映射”开始，然后深入到“非线性映射”，之间最主要的差别就是映射函数f(x):X---->Y,到底是线性的，还是非线性的。所以，线性神经元模型的激活函数肯定就是线性的。我们首先来看下面的图：（图片均来自网络）

图1：线性神经元模型

解释一下：