笔记之一

• 1、初始化权重为0，或者为很小随机数random
• 2、对于每个样本，按照下面步骤操作 1、计算输出值：

2、迭代更新权重：

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      3、举几个例子：

• 3、只有当样本可以线性分类并且学习率足够小时，迭代才会收敛，否则可以设置一个误差数，达到误差的情况下终止迭代，否则将不会停止

• 4、简单看下这种方法为什么可行，看看迭代之后z值

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  后一部分值要么为大于等于0，要么为负，最终结果逼近阈值

random

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