简单感知机Python代码

当然，我可以给你介绍一下简单感知机的Python代码。感知机是一种二分类的线性分类模型，它的基本思想是通过调整权重和偏置来使得输入样本被正确分类。

下面是一个简单感知机的Python代码示例：

import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, input_size):
        self.weights = np.zeros(input_size)
        self.bias = 0
    
    def predict(self, inputs):
        summation = np.dot(inputs, self.weights) + self.bias
        if summation > 0:
            return 1
        else:
            return 0
    
    def train(self, training_inputs, labels, epochs):
        for _ in range(epochs):
            for inputs, label in zip(training_inputs, labels):
                prediction = self.predict(inputs)
                self.weights += (label - prediction) * inputs
                self.bias += (label - prediction)

在这个代码中，我们定义了一个`Perceptron`类，它有三个方法：
- `__init__`方法用于初始化感知机的权重和偏置，`input_size`参数表示输入特征的维度。
- `predict`方法用于预测输入样本的类别，它通过计算输入样本与权重的点积加上偏置，并根据结果返回0或1。
- `train`方法用于训练感知机模型，`training_inputs`参数是一个二维数组，每一行表示一个输入样本的特征向量，`labels`参数是一个一维数组，表示每个输入样本的类别标签，`epochs`参数表示训练的迭代次数。在训练过程中，我们使用随机梯度下降的方法来更新权重和偏置。

这只是一个简单的感知机实现示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和算法来解决问题。