数据挖掘 - 感知器学习规则 - 吾爱随笔录

我是机器学习和数据科学的新手。通过花一些时间上网，我能够很好地理解感知器学习规则。但我仍然对如何将其应用于一组数据一无所知。例如，我们可能有以下值 $x_1$ , $x_2$ 和 $d$ 分别：-

\begin{aligned} (0.6, 0.9, 0) \\ (- 0.9, 1.7, 1) \\ (0.1, 1.4, 1) \\ (1.2, 0.9, 0) \end{aligned}

$\begin{align}&(0.6 , 0.9 , 0)\\ &(-0.9 , 1.7 , 1)\\ &(0.1 , 1.4 , 1)\\ &(1.2 , 0.9 , 0)\end{align}$

我想不出如何开始。

我认为我们需要遵守这些规则。

W_{i} = W_{i} + Δ W_{i}

$W_i = W_i + \Delta W_i$

Δ W_{i} = η (d_{i} - y_{i})

$\Delta W_i = \eta(d_i - y_i)$

If y_{i} = \sum w_{i} x_{i} \geq 0, y = 1 $ else y = 0

$\text{ If} y_i = \sum w_ix_i \ge 0, y = 1$ \text{ else} y=0$

x_{0} (Bias) = 0

$x_0 (\text{Bias}) = 0$

在哪里 $d_i$ 是目标值， $y_i$ 是输出值 $\eta$ 是学习率和 $x_i$ 是输入值

任何帮助表示赞赏。谢谢！