需要20个样本点，数据范围大小在0.8到1.5之间，分布主要在0.9到1.3之间

好的，根据你的要求，我已经生成了20个在0.8到1.5之间，分布主要在0.9到1.3之间的二维数据。以下是数据的具体内容：

1 1:1.1 2:0.9
-1 1:0.95 2:1.1
-1 1:1.05 2:1.0
1 1:1.2 2:1.2
1 1:1.25 2:1.15
-1 1:1.15 2:1.05
-1 1:0.9 2:1.2
-1 1:1.0 2:1.3
1 1:1.3 2:1.1
1 1:1.35 2:1.0
1 1:1.4 2:1.2
1 1:1.45 2:1.15
-1 1:0.85 2:1.15
1 1:1.1 2:1.3
-1 1:0.95 2:1.2
-1 1:1.05 2:1.1
1 1:1.2 2:1.1
1 1:1.25 2:1.0
-1 1:1.15 2:0.9
-1 1:0.9 2:1.1

每一行代表一个样本点，第一个数为标签，1表示正样本，-1表示负样本，后面是两个特征值，以"特征编号:特征值"的格式表示。

相关问题

按照感知器学习规则，以如下设置训练单层感知器一个 epoch : 学习率 lr =1 初始值：W1=W2=W3=1 正样本：(0.8,0.5,0),(0.9,0.7,0.3),(1,0.8,0.5) 负样本：(0,0.2,0.3),(0.2,0.1,1.3),(0.2,0.7,0.8)

根据感知器学习规则，每个样本的输出值为权重向量(W)与特征向量(X)的点积之和(W*X)，然后将输出值与阈值比较以获得预测结果，如果预测错误，则根据误差调整权重向量，其中学习率(lr)越大则权重调整幅度越大，但收敛速度也越慢。

根据上述设置，训练单层感知器一个epoch的过程如下：
1. 迭代处理每个正样本，计算输出值并比较阈值，若预测错误则根据误差使用以下公式调整权重向量W:
W = W + lr * (y - y') * X
其中y为标签值(0或1), y'为实际预测输出值，X为特征向量。
2. 迭代处理每个负样本，重复步骤1.
3. 重复以上步骤直至所有样本被处理一遍，即完成一个epoch的训练。

注意，上述设置中特征向量为三维，即(特征1, 特征2, 特征3)，标签值为0或1，阈值为0.5。此外，不同初始化的权重向量可能导致不同的训练结果，因此需要多次训练并选取最优结果。