SinglePerceptron感知器算法的matlab实现

用MATLAB实现感知器线性分类。只要训练样本集是线性可分的，对于任意的初值a(1)，经过有限次叠代，算法必定收敛。感知器是最简单可以“学习”的机器，可以解决线性可分的问题。当样本线性不可分时，感知器

用Python实现模式识别中的感知器算法，测试数据在压缩包的data.txt文件中，结果会输出每一次权值向量的调整以及迭代次数和最终权值向量。

主要为大家详细介绍了JAVA实现感知器算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

模式识别中感知器算法

matlab下编写的单层感知器，测试无误。

感知器算法的实现 2输入“或”与“与”门的感知器算法的实现

这是模式分类中的课程代码, 其中包含所有的模式分类算法的实现实验, 程序时用matlab写的,代码质量较高,对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值, 其中经典的算法有:感知器的实

感知机的matlab代码,这是.m文件,把中文名改成英文的就能用了,因为老版本的matlab不能识别中文名 感知机是二分类的线性模型,其输入是实例的特征向量,输出的是事例

主要介绍了感知器神经网络，其中有单层和多层，介绍了相关的MATLAB函数，并有例子说明

Matlab编程用感知器算法实现样本分类