class GenericLinearFunction: def_init_(self, a, b): 第1章 走近深度学习：机器学习入门 self.a=a self.b=b def evaluate(self, x): return self.a*x+self.b

`GenericLinearFunction` 是一个简单的线性函数类，用于表示形如 y = ax + b 的通用线性关系。让我们通过Python定义这个类并演示其主要功能：

class GenericLinearFunction:
    def __init__(self, a, b):  # 类初始化方法，接受参数a和b
        """
        初始化线性函数，设置斜率(a)和截距(b)
        """
        self.a = a
        self.b = b

    def evaluate(self, x):  # 计算给定点的函数值
        """
        根据输入的x值计算函数y的值
        """
        return self.a * x + self.b  # 返回ax + b的结果

# 创建一个GenericLinearFunction实例
linear_func = GenericLinearFunction(2, 3)

# 测试evaluate方法
x_value = 5
result = linear_func.evaluate(x_value)
print(f"Evaluating at x={x_value}: {result}")  # 输出：13（因为2*5+3=13）

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这段代码是一个简单的感知器（Perceptron）模型的实现。感知器是一种二分类的线性分类模型，它通过计算输入特征与权重的线性组合，并加上一个偏置项，将结果通过一个阈值函数（sign函数）映射到输出类别上。在这段代码中，模型的参数包括权重（w）、偏置项（b）和学习率（l_rate），fit方法用于训练模型，score方法用于评估模型的准确率。感知器模型在机器学习的早期曾经非常流行，但是它只能处理线性可分的数据集，对于非线性可分的数据集表现不佳。

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