为什么感知器选择正负一作为分类的输出，而不是1，2或5，-5 感知器学习算法是神经网络中的一个概念，启没单层感知器是最简单的神经网络，输入层和输出层直接相连。 每一个输入端和其上的权值相乘，然后将这些乘积相加得到乘积和，这个结果与阈值相比较（一般为0），若大于阈值输出端就取1，反之，输出端取-1。 2、权值更新 初始权重向量W=[0,0,0]，更新公式W(i…
