python機器學習 第二章（2）自適應神經元

自適應線性神經元（Adaline） 可以視作是對感知器算法的優化改進。 由於其說明了定義最小化連續性代價函數的關鍵概念，爲理解邏輯迴歸，支持向量機和迴歸模型等機器學習算法奠定了基礎。 Adaline規則的權重更新基於線性激活函數。不像感知器是基於單位越階函數。雖然線性激活函數可以用於學習權重，但是仍然用閾值函數做最終預測。也就是說相比於感知器，Adaline在進行更新權重時用到了一個效果更好的函數

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