本章将介绍两个早期的机器学习分类算法:感知机和自适应线性神经元。本章将使用Python逐步编写感知机代码,并使用鸢尾花数据集训练感知机使其可以对鸢尾花进行分类。这将帮助我们理解机器学习分类算法的基本概念,以及如何使用Python高效地实现分类算法。
本章将讨论自适应线性神经元参数优化的基础知识,为学习第3章中更加复杂的分类算法奠定基础。
本章将介绍以下内容:
·建立对机器学习算法的理解;
·使用pandas、NumPy和Matplotlib读取、处理和可视化数据;
·使用Python实现二元线性分类器。