- アルゴリズムの調整原理
- ポイントの分類が正しい場合、何もしません。
- 点は、陽性として分類するが、ラベルはW_1、W_2、W1、W2、およびBBにαP、αQ、及びαを減算し、負である場合
- 点はαP、αQ、それぞれ、陰性として分類するが、ラベルが正である場合、およびW_1を加え、W_2、W1、W2、およびBBα
パーセプトロンアルゴリズム
パーセプトロンのスキルを武器に、私たちは完全な操作パーセプトロンアルゴリズムを書くことができます！
以下のビデオは、知覚アルゴリズムの擬似コードを記述し、そして今、あなたは学習率（学習率）であるかについて心配する必要はありません、もちろん後に我々はここでは詳細なぜ擬似コード意志、学習率があります。
ビデオ次のクイズでは、Pythonのコードと、自分のパーセプトロンの分類結果を見てコンパイルする機会を持つことになります。さあ！
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書き込み認識アルゴリズム
コードを書きます！この演習では、次のデータ（data.csvにあるファイル）を分類するための認識アルゴリズムを実現します。
パーセプトロンは、次の手順に示されています。点のラベルyの軸（P、Q）（P、Q）の座標、及び式\帽子{Y} =ステップ（w_1x_1 + w_2x_2 + B）y ^ =ステップ（W1、X1 + W2 ×2 + b）の予測分析
- ポイントの分類が正しい場合、何もしません。
- 点は、陽性として分類するが、ラベルが\アルファP、\アルファQ、αP、αQ、および\alphaαにW_1、W_2、W1、W2、およびBBを減算する、負である場合
- 点は、\アルファP、\アルファQ、αP、αQ、および\alphaαW_1は、W_2を加え、W1、W2 ,, BB、それぞれ、陰性として分類するが、ラベルが正である場合。
クリック测试运行与えられたアルゴリズム・ソリューションパーセプトロンプロットしました。実際にどのように（黒の実線で表される）最適解アルゴリズム近傍示す描か破線の組です。
ソリューションの初期条件に影響を与えるかを見るために、（エポックの数、学習率は、さえ初期パラメータをランダム化された）アルゴリズムのパラメータを変更すること自由に感じなさい！
