感知机Python线性分类实现

感知机的 Python 实现，代码逻辑清晰、结构简单，适合想搞懂线性二分类模型的朋友。用起来挺顺手的，变量命名直观，改起来也方便。

感知机.py的实现方式比较基础，核心就在几个步骤：初始化权重、计算预测值、调整参数。流程清楚，适合新手上手练习。

你要是刚接触机器学习，尤其是对线性分类感兴趣，这段代码可以说是蛮实用的练手材料。调试过程也不难，加点可视化或者评估指标就更直观了。

顺带一提，还有几个资源也蛮搭的，像机器学习感知机、线性分类模型和分类学习评价指标，结合来看更有感觉。

如果你正在写毕业论文，或者搞二分类小项目，直接拿来改改就行，逻辑比较好嵌进去。就是别忘了注意一下数据格式，对不上模型跑不动哦。