我有這個問題要解決：
def phi(x):
# DO NOTHING ON THIS FUNCTION
if x<=0:
return -1.0
else:
return 1.0
phi = np.vectorize(phi)
這是我需要實作該功能的地方：
def predictOne(x, w):
z =
return phi(z)
但是當我嘗試使用我的公式但使用我的輸入代碼時：
def predictOne(x, w):
z = 0 x * w
return phi(z)
并運行我的斷言：
assert predictOne(np.array([0.0,0.0]) , np.array([0.1,3.2,7.4])) == 1.0
assert predictOne(np.array([0.0,0.0]), np.array([-0.1,3.2,7.4])) == -1.0
assert predictOne(np.array([0.3,-0.7]), np.array([0.1,3.2,7.4])) == -1.0
assert predictOne(np.array([0.3,0.7]), np.array([0.1,3.2,7.4])) == 1.0
我得到一個（運算元無法與形狀（2，）（3，）一起廣播
顯然，斷言是正確的，所以我在我的 predictOne 函式中做錯了。任何人都可以幫忙嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
問題在于公式：
def predictOne(x, w):
z = w[0] np.sum(x * w[1:])
return phi(z)
w[0]是偏見。正如@mkrieger 所指出的，零偏差沒有多大意義。- 感知器本質上是計算輸入的加權總和，因此應該將結果相加。
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