Python如何实现神经网络训练基础分类器？

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我们希望训练线性分类器，以便能准确区分昆虫或毛虫。在1.3节的图中，根据观察，我们知道需要调整这一点，即调整分类界的斜率，使其基于小虫的宽度和长度。

我们希望训练线性分类器，使其能够正确分类瓢虫或毛虫。在1.3节的图中，根据观察，我们知道要做到这一点，简单说来，就是要调整分界线的斜率，使其能够基于小虫的宽度和长度将两组点划分开来。

我们如何做到这一点呢？

我们无需研究一些最前沿的数学理论。让我们通过尝试摸着石头过河，使用这种方式，我们可以更好地了解数学。

我们确实需要一些可以借鉴的实例。为了简单化这项工作，下表显示了两个实例。

实例

宽度

长度

小虫

1

3.0

1.0

瓢虫

2

1.0

3.0

毛虫

我们有宽度为3.0和长度为1.0的一只小虫，我们知道这是瓢虫。我们还有长度较长（为3.0）、宽度较小（为1.0）的一只小虫，这是一条毛虫。

我们知道这组实例是正确的。这些实例帮助我们调整分类函数的斜率。