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该书的前两章主要是简介和python的安装和使用，这里我就从第二章开始写下自己的读书笔记。
第二章感知机
1 概念
多个输入，一个输出
输入叫做输入信号
输出叫做输出信号，输出信号只有两种状态，就是被激活（传递信号），不被激活（不传递信号）
每个输入都要它自己的权重，输入信号乘以自己的权重相加就是输出信号，如果输出信号到达了某个界定值（称为阈值，常用θ表示）
式子如下
2 逻辑门
这几类门在基础过程都学过，简单的回顾
与门（两个输入相同是为1，不同时为0）
或门（输入信号中只要有一个信号为1，结果都为1，两个输入信号都为0时结果才是0）
与非门（就是在与门的结果取非，就是1变0，0变1）
后面是python实现一下与门，很简单的，就是传递两个参数，然后乘以对应的权重，如果大于阈值返回为一，如果小于阈值返回为0。
def AND(x1,x2): w1,w2,theta = 0.5, 0.5, 0.7 temp=x1*w1+x2*w2 if temp<=theta: print(0) return 0 elif temp>theta: print(1) return 1 AND(0,0) AND(1,1) AND(1,0)对于刚刚的阈值来讲，我们把它移到等式的右边和输入信号一边，我们把他将叫做偏置。式字变成这样子。
python代码
import numpy as np def AND(x1,x2): x = np.array([x1,x2]) w = np.array([0.5,0.5]) b = -0.7 temp = np.sum(w*x)+b if temp<=0: print(0) return 0 elif temp>0: print(1) return 1权重和偏置的意义是不一样的
权重是控制输入信号重要性的参数，偏置是调整神经元被激活的容易度。
现在用python来实现与非门和或门
与非门
def NAND(x1,x2): x = np.array([x1,x2]) w = np.array([-0.5,-0.5]) b = 0.7 temp = np.sum(w*x)+b if temp<=0: print(0) return 0 elif temp>0: print(1) return 1或门
def OR(x1,x2): x = np.array([x1,x2]) w = np.array([0.5,0.5]) b = -0.2 temp = np.sum(w*x)+b if temp<=0: print(0) return 0 elif temp>0: print(1) return 1异或门 两个输入取值有且仅有一个输入为的时候取值为1，其他时候情况取值为0。异或门不能线性分割结果。异或门用与非门和或门相与。就可以得到异或门。 python实现代码
def XOR(x1,x2): s1 = NAND(x1,x2) s2 = OR(x1,x2) y=AND(s1,s2) return y多层感知机 像与门或门这样的就是单层的感知机，像与或门这样子叠加了多层的叫做多层感知机。
感知机是基础很重要。下一章神经网络。加油。
