監督かんとく式しき學習がくしゅう

監督かんとく式しき學習がくしゅう（英文えいぶん：supervised learning）係がかり機械きかい學習がくしゅう上うえ最さい直接ちょくせつ嗰種學習がくしゅう範式はんしき。監督かんとく式しき學習がくしゅう演算えんざん法ほう做嘅嘢係建立こんりゅう一いち個こ數學すうがく模型もけい模擬もぎ柞なら數かず據よりどころ，佢當中ちゅう某ぼう啲變數へんすう扮ふん演えんじ輸入ゆにゅう、又また有ゆう啲變數すう扮ふん演えんじ輸出ゆしゅつ。柞なら學習がくしゅう用よう嘅數據よりどころ係がかり所謂いわゆる嘅訓練くんれん用よう數すう據よりどころ（training data）。用よう數學すうがく行くだり話はなし講こう返かえし，即そく係がかり要よう搵出一柞已知嘅例子，有ゆう若干じゃっかん對たい輸入ゆにゅう（$x$）同どう正確せいかく輸出ゆしゅつ（$y$），${\displaystyle (x,y),x\in X,y\in Y}$，再さい由よし容よう許もと得とく嘅函數すう當とう中ちゅう搵返個こ同どう啲例子こ最さい啱搭嘅函數すう ${\displaystyle f:X\rightarrow Y}$ 出で嚟。喺呢種しゅ學習がくしゅう之の下した，個こ神經しんけい網もう絡からま會かい由よし研究けんきゅう者しゃ度ど收おさむ到いた一柞數據俾佢學，好こう似に有ゆう個こ老師ろうし噉－所以ゆえん就叫「監督かんとく」式しき學習がくしゅう。

例れい子こ碼

用よう電腦でんのう程ほど式しき嚟整人工じんこう神經しんけい細胞さいぼう，例れい如以下か呢段碼，係かかり頭あたま先さき嗰個用よう Python 寫うつし嘅感知かんち機き嘅擴充かくじゅう版ばん，用よう一個簡單嘅演算法教個感知機學識邏輯或ある（logical or）：

import numpy, random, os # 指ゆび明あかり要用ようよう邊べ柞なら指令しれい。
a = 1 # 設しつらえ一いち個こ數すう做學習がくしゅう率りつ。
bias = 1 # 設定せってい bias 值
weights = [random.random(),random.random(),random.random()]
# 設定せってい三さん個こ權けん重じゅう值，每まい個こ都と係がかり一いち個こ隨ずい機き喺 0 同どう 1 之これ間あいだ揀嘅數すう值。

# set 好こう嗮所有しょゆう嘢喇，開始かいし程ほど式しき。

def Perceptron(input1, input2, output) : # 定義ていぎ一いち個こ感知かんち機き，個こ感知かんち機き有ゆう兩個りゃんこ輸入ゆにゅう同どう一いち個こ輸出ゆしゅつ。
   x = input1
   y = input2
   outputP = input1*weights[0]+input2*weights[1]+bias*weights[2] # 按照柞なら權けん重じゅう、輸入ゆにゅう、同どう bias 計けい個こ感知かんち機き嘅輸出ゆしゅつ係がかり乜。
   if outputP > 0 :
      outputP = 1
   else :
      outputP = 0
   # 個こ感知かんち機き得とく兩個りゃんこ輸出ゆしゅつ值－「0」同どう「1」。

   error = output - outputP # 計けい個こ誤差ごさ值－即そく係がかり「實際じっさい輸出ゆしゅつ」同どう「個こ感知かんち機き俾嘅輸出ゆしゅつ」差さ幾いく遠とお。
   weights[0] += error * input1 * a 
   weights[1] += error * input2 * a
   weights[2] += error * bias * a
   # 按誤差さ值計吓，每まい個こ權けん重じゅう值要改變かいへん幾多いくた。
   print(x, "or", y, "is : ", outputP) # 將はた輸入ゆにゅう值同輸出ゆしゅつ值 show 出で嚟俾個こ用よう家か睇。

for i in range(50) :
   Perceptron(1,1,1)
   Perceptron(1,0,1)
   Perceptron(0,1,1)
   Perceptron(0,0,0)
# 俾柞數すう據よりどころ個こ感知かんち機き run 好こう多た次じ。由よし呢柞數すう據よりどころ睇得出で，數かず據所よりどころ顯示けんじ嘅係一いち個こ邏輯或ある－當とう「是ぜ但ただし一いち個こ輸入ゆにゅう係がかり 1」或ある者もの「兩個りゃんこ都と係がかり 1」嗰陣，個こ輸出ゆしゅつ要よう係がかり「1」，而當「兩個りゃんこ都と係がかり 0」嗰陣，輸出ゆしゅつ要よう係がかり「0」－「輸出ゆしゅつ係がかり 1」 if 「第だい一いち個こ輸入ゆにゅう係がかり 1」 or 「第だい二に個こ輸入ゆにゅう係がかり 1」。
# 結果けっか係がかり，初頭しょとう嗰陣個こ感知かんち機會きかい犯はん錯，例れい如喺其中一いち個こ輸入ゆにゅう係がかり 1 另一いち個こ係がかり 0 嗰陣俾 0 做輸出ゆしゅつ，但ただし係かかり慢慢學がく吓學吓，佢就變へん到いた識得做邏輯或噉嘅反應はんのう。

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