詹姆斯·永利（James Wynn）的兴衰，詹姆斯·永利（James Wynn）是一名超流利鲸鱼，将300万美元变成了1亿美元，一周之内损失了

import numpy as np <p>class Perceptron:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">"""  一个简单的二进制分类模型。 """  def __init__(self, learning_rate=0.1, n_iter=100):     """     初始化感知器模型。      参数：     learning_rate (float)：更新权重时采用的学习率。     n_iter (int)：训练数据的最大迭代次数。     """     self.learning_rate = learning_rate     self.n_iter = n_iter     self.weights = None     self.bias = None  def fit(self, x, y):     """     在指定的数据集上训练感知器模型。      参数：     x (array-like)：训练样本。     y (array-like)：二元类别标签。     """     n_samples, n_features = x.shape     self.weights = np.zeros(n_features)     self.bias = 0      for _ in range(self.n_iter):         for i in range(n_samples):             x_i = x[i]             y_i = y[i]             prediction = self.net_input(x_i)              if y_i * prediction <= 0:                 self.weights += self.learning_rate * y_i * x_i                 self.bias += self.learning_rate * y_i  def net_input(self, x):     """      计算给定样本的净输入（即决策函数）。      返回值：     np.dot(x, self.weights) + self.bias     """     return np.dot(x, self.weights) + self.bias  def predict(self, x):     """     预测给定样本的类别标签。     """     return np.where(self.net_input(x) >= 0, 1, -1)  # 示例用法： if __name__ == "__main__":     x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [8, 9, 1], [9, 1, 2]])     y = np.array([1, 1, -1, -1, -1])     model = Perceptron(learning_rate=0.01, n_iter=10)     model.fit(x, y)     print(model.predict(x))  # 输出: [1 1 -1 -1 -1 -1]</code>