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上传时间: 2021-03-28
详细说明：ML家庭作业1感知器
系级：资工四姓名：方琬淳学号：406410039
译文
使用具有特定参数的m和b的线性方程式y = mx + b来生成30个2D数据样本。将右侧的15个数据样本标记为正，其余的15个数据样本标记为负。并且没有样本在线上。
用您自己的初始w实现Perceptron学习算法。
在问题1中，生成1000个正样本和1000个负样本。
执行说明
作业环境
作业系统：Windows 10
要求
python==3.6.5
numpy==1.14.3
matplotlib==2.2.2
执行方法
在作业资料夹中打开命令提示字元
输入以下指令即可执行python hw1.py
实验结果
画出线性方程y = mx + b（m = 1，b = 2），以及30个标记点（蓝色为正，红色为负）
自订初始w（[1,1]），实作PLA，并重复三次计算每次执行PLA的迭代次数和三次平均次数
第一次
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