运用两类感知器的参数学习算法，输入训练集D={(x^n,y^n)}和最大迭代次数T，输出权重向量的python代码

以下是基于梯度下降算法的两类感知器参数学习的Python代码：

import numpy as np

def two_class_perceptron_learning(D, T):
    # 初始化权重向量w和偏置b
    w = np.zeros(D.shape[1] - 1)
    b = 0
    # 迭代T次
    for t in range(T):
        # 对于每个样本(x, y)∈D
        for i in range(D.shape[0]):
            x = D[i, :-1]
            y = D[i, -1]
            # 如果y(xw+b)≤0，更新权重向量w和偏置b
            if y * (np.dot(w, x) + b) <= 0:
                w = w + y * x
                b = b + y
    return w, b

其中，D是一个n行m+1列的numpy数组，其中第1到第m列是m个特征，第m+1列是样本的标签（1或-1）；T是最大迭代次数。函数的返回值是学习得到的权重向量w和偏置b。需要注意的是，此代码实现的是标准的感知器学习算法，不支持非线性可分的数据集。