一组训练数据集，其正实例点是x1= (3,3) T, x2= (4,3) T，负实例点是:x3=(1,1) T，试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型f(x)=sign(wx+b)。这里，w= (w(1), w(2))T x= (x(1), x(2))T。以下四步，哪一步说法错误： A: 首先取初值，可假设w0=0，b0=0 B: 对x1=（3，3），y1=1，y1(w0·x+b0)=0,未能正确分类，所以更新w、b，得到线性模型w1·x+b1=3x(1)+3x(2)+1 C: 对x1，x2， y（w1·x+b1）>0,被错误分类，不修改w，b D: 对x3=（1，1），y3=-1，需要更新w，b，得到w2·x+b2=2x(1)+2x(2).

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2022-06-12

一组训练数据集，其正实例点是x1= (3,3) T, x2= (4,3) T，负实例点是:x3=(1,1) T，试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型f(x)=sign(wx+b)。这里，w= (w(1), w(2))T x= (x(1), x(2))T。以下四步，哪一步说法错误： A: 首先取初值，可假设w0=0，b0=0 B: 对x1=（3，3），y1=1，y1(w0·x+b0)=0,未能正确分类，所以更新w、b，得到线性模型w1·x+b1=3x(1)+3x(2)+1 C: 对x1，x2， y（w1·x+b1）>0,被错误分类，不修改w，b D: 对x3=（1，1），y3=-1，需要更新w，b，得到w2·x+b2=2x(1)+2x(2).

一组训练数据集，其正实例点是x1= (3,3) T, x2= (4,3) T，负实例点是:x3=(1,1) T，试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型f(x)=sign(wx+b)。这里，w= (w(1), w(2))T x= (x(1), x(2))T。以下四步，哪一步说法错误：
A: 首先取初值，可假设w0=0，b0=0
B: 对x1=（3，3），y1=1，y1(w0·x+b0)=0,未能正确分类，所以更新w、b，得到线性模型w1·x+b1=3x(1)+3x(2)+1
C: 对x1，x2， y（w1·x+b1）>0,被错误分类，不修改w，b
D: 对x3=（1，1），y3=-1，需要更新w，b，得到w2·x+b2=2x(1)+2x(2).

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举一反三