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台湾大学机器学习基石–感知器代码程序说明sign_p.m文件实现sign函数，输入小于等于0，输出-1，输入大于0，输出1。perceptron.m为主函数，实现感知器。学习速率还未使用。程序思想见台大机器学习基石第二周课程的笔记。 perceptron.m%perceptron感知器的代码实现n=0.2 %学习速率p=[-9,1,-12,-4,0,5;15,8,4,5,11,9] %输入向量

思想感知器无法处理线性不可分的情况,对其进行变形，使用贪心策略可以解决这个问题。具体思想见台大机器学习基石第二周笔记4Matlab代码perceptron.m n=1; %学习速率 p=[-9,1,-12,-4,0,7,5,-2;15,8,4,5,11,8,9,8]; %输入向量x1,x2 p=[ones(1,size(p,2));p];%加上x0=1后的输入向量 y=