编写一段感知机学习方法实现的rust代码

### 回答1：

感知机学习是一种基本的机器学习算法，用于解决二分类问题，在 Rust 中，可以使用如下代码来实现：fn perceptron (weights: &[f64], input: &[f64]) -> f64 {
let mut sum = 0.0;
for i in 0..weights.len() {
sum += weights[i] * input[i];
}
if sum > 0.0 {
1.0
} else {
-1.0
}
}

### 回答2：
感知机学习方法是一种简单而有效的二分类算法，可以用于对给定的数据进行分类。以下是使用Rust编写的感知机学习方法的示例代码：

use rand::{thread_rng, Rng};

struct Perceptron {
    weights: Vec<f64>,
    learning_rate: f64,
}

impl Perceptron {
    fn new(num_features: usize, learning_rate: f64) -> Self {
        let mut rng = thread_rng();
        let weights: Vec<f64> = (0..num_features).map(|_| rng.gen_range(-1.0..1.0)).collect();

        Perceptron {
            weights,
            learning_rate,
        }
    }

    fn activate(&self, features: &Vec<f64>) -> f64 {
        let weighted_sum: f64 = features.iter().zip(&self.weights)
            .map(|(x, w)| x * w)
            .sum();

        if weighted_sum >= 0.0 {
            1.0
        } else {
            -1.0
        }
    }

    fn train(&mut self, features: &Vec<f64>, target: f64) {
        let prediction = self.activate(features);
        let error = target - prediction;

        for (weight, feature) in self.weights.iter_mut().zip(features.iter()) {
            *weight += self.learning_rate * error * feature;
        }
    }
}

fn main() {
    let training_set = vec![
        (vec![0.0, 0.0], -1.0),
        (vec![0.0, 1.0], -1.0),
        (vec![1.0, 0.0], -1.0),
        (vec![1.0, 1.0], 1.0),
    ];

    let mut perceptron = Perceptron::new(2, 0.1);

    for _ in 0..100 {
        for (features, target) in &training_set {
            perceptron.train(features, *target);
        }
    }

    let test_data = vec![
        vec![0.0, 0.0],
        vec![0.0, 1.0],
        vec![1.0, 0.0],
        vec![1.0, 1.0],
    ];

    for features in &test_data {
        let prediction = perceptron.activate(features);
        println!("Input: {:?} - Prediction: {}", features, prediction);
    }
}

在这段代码中，我们定义了一个`Perceptron`结构体，它包含了权重向量和学习率。`activate`函数用于计算加权和并将其经过阈值函数进行分类。`train`函数根据误差调整权重向量。在`main`函数中，我们定义了一个训练集和测试集，并使用感知机算法对训练集进行训练。接着对测试集进行分类预测并输出结果。

请注意，本示例代码可能不是最优的实现方式，但足够演示感知机学习方法的基本原理。