感知器算法线性分类入门实验

感知器算法的实验体验，挺适合刚入门机器学习的你试试。线性分类的原理不复杂，用起来也直观。代码结构清晰，配合反向传播算法（BP）还能往神经网络那边靠一靠，操作起来还挺有成就感的。整个过程迭代得自然，理解权重更新的机制对之后的模型调优也有。

感知器算法的核心思想挺简单：不断调整权重和偏置，让它慢慢找到一个能分得清两类数据的线性边界。如果你手上有个线性可分的数据集，效果还挺不错的。训练过程嘛，就是喂样本，看结果，调权重，循环来一波。简单粗暴，但好理解。

BP 算法就更像是进阶玩法了，主要在前向传播和反向传播这两步上做文章。误差怎么来的、怎么传回去、怎么改权重，都是靠梯度下降那一套逻辑。用在FFNN（前馈神经网络）上挺合适，是多层神经网络的训练，BP 基本就是标配。

激活函数方面也有讲究，像sigmoid、softmax这些用法就要看你具体场景了。二分类首选sigmoid，多分类就靠softmax。实验里可以切换对比下，感受蛮直观。

对比下不同的分类器，比如你可以试下C 均值聚类结合感知器、Fisher 线性分类器这些方案，效果和思路都不一样，挺锻炼思维的。如果你还想挑战下神经网络，可以试试这个FFNN BP 分类器（MATLAB 实现），调参的感觉还挺爽。

如果你是前端搞 AI 方向，或者就是想摸清楚感知器到底是怎么回事，建议直接上手跑一遍实验。代码结构不复杂，逻辑也清楚，调试起来直观。尤其是对后面理解神经网络结构、训练过程有大。