Domanda sul semplice codice perceptron

Question

Sto leggendo l'apprendimento automatico Python di Sebastian Raschka e vedo qualcosa di confuso che non è spiegato nel testo.

Nel codice in questa pagina:https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book/blob/master/code/ch02/ch02.ipynb

Implementazione di un algoritmo di apprendimento perceptron in Python

Nel processo di allenamento, oltre ad aggiornare i pesi, vedo che ciò accade:

 self.w_[0] += update

Poi più tardi, durante la "previsione", quando i pesi vengono applicati all'input, vedo self.w_[0] in uso:

def net_input(self, X):
    """Calculate net input"""
    return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]

Sembra che questo sia un pregiudizio aggiunto al percetron, ma il libro lo dice net_input è semplicemente calcolare "pesi trasponi punto x" e non menziona nulla su questo + self.w_[0] parte...

Qualcuno può dare un'occhiata al codice collegato e dare un senso a quello che sta succedendo con il self.w_[0] parte? O qualcun altro ha questo libro che potrebbe spiegare perché è lì?