PerceptronModel

单层感知器分类器，用于对数值数组进行二分类（0/1）

Constructor

new PerceptronModel()

Source:

perceptron.js, line 19

Example

// 创建分类器实例
var p = new PerceptronModel();
// 使用对角线决策边界数据进行训练
for (var i = 0; i < 5; i++) {
    p.train([1, 1], 1);
    p.train([0, 1], 0);
    p.train([1, 0], 0);
    p.train([0, 0], 0);
}
p.predict([0, 0]); // 0
p.predict([0, 1]); // 0
p.predict([1, 0]); // 0
p.predict([1, 1]); // 1

Methods

predict(features) → {number}

预测：使用特征向量与权重数组的线性组合进行二分类预测

Source:

perceptron.js, line 35

Parameters:

Name	Type	Description
`features`	`Array.<number>`	数值型特征数组

Returns:

Type:: number

当加权和超过0时返回1，否则返回0

train(features, label) → {PerceptronModel}

训练：使用特征-标签对更新模型参数（在线学习算法）

Source:

perceptron.js, line 59

Parameters:

Name	Type	Description
`features`	`Array.<number>`	数值型特征数组
`label`	`number`	二分类标签（0或1）

Returns:

Type:: PerceptronModel

返回当前对象以支持链式调用