两类感知器参数学习算法的简单实现（只需要输出权重）

好的，我可以为您提供两类感知器参数学习算法的简单实现，它们分别是 Rosenblatt 算法和 Widrow-Hoff 算法。这里仅提供输出权重的实现，不包括完整的代码框架。

1. Rosenblatt 算法

Rosenblatt 算法是最早的感知器算法之一，它的基本思想是通过不断地调整权重使得感知器能够正确分类样本。具体实现如下：

- 初始化权重向量 w = [w1, w2, ..., wn]，其中 n 是特征数目。
- 对于每个样本 x，计算其预测值 y = sign(wx)，其中 sign 表示符号函数。
- 如果预测值 y 与实际标签不一致，则更新权重向量：w = w + η(y - t)x，其中 η 是学习率，t 是实际标签。
- 重复步骤 2 和 3 直到所有样本都能正确分类或达到最大迭代次数。

最终输出的权重向量 w 就是 Rosenblatt 算法的学习结果。

2. Widrow-Hoff 算法

Widrow-Hoff 算法（也称为 Delta 规则）是另一种常见的感知器算法，其特点是在更新权重时考虑了误差大小。具体实现如下：

- 初始化权重向量 w = [w1, w2, ..., wn]，其中 n 是特征数目。
- 对于每个样本 x，计算其预测值 y = wx。
- 计算误差 e = t - y，其中 t 是实际标签。
- 更新权重向量：w = w + ηex，其中 η 是学习率。
- 重复步骤 2 到 4 直到所有样本误差都小于某个阈值或达到最大迭代次数。

最终输出的权重向量 w 就是 Widrow-Hoff 算法的学习结果。

请注意，这里提供的是两个简单的感知器算法实现，实际应用中可能需要考虑更多的细节和优化，例如加入正则化项、使用动态学习率等等。