一.感知機模型

• f(x)=sign(w⋅x+b)

  感知機是一種線性分類模型，屬於判別模型．
  

二. 感知機學習策略

• 損失函式
  

  L(w,b)=−∑xi∈Myi(w⋅xi+b)
  • yi⋅(w⋅xi+b)表示點(xi,yi)到分割超平面y=w⋅x+b的函式距離
  • Ｍ為誤分類點的集合

• 核心思想１：感知機的損失函式也就是所有誤分類點到分割超平面的函式距離的總和．因為一個特定樣本點的函式距離，誤分類時是w,b的線性函式，所以，感知機的損失函式也就是w,b的連續可導的線性函式，有了這個關於引數的線性函式，就可以通過樣本點來做優化．

三：感知機學習演算法

    這是本文的重點，從兩個角度解釋感知機學習演算法！
 

１．幾何方法

    這個圖片能很好的解釋PLA的學習演算法，右圖的兩個向量就說明了，
    每次碰到錯誤的分類點，更新w使用的公式(w＋yi*xi)的原因．具體看這篇博文：
    http://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3456762.html

２．代數方法

我也是看了上面的博文才提出的問題．這裡的代數方法就是正向思維來解釋作者的問題
博文中提到：
＂那麼為什麼要這樣校正？因為這樣可以保證Wt越來越靠近perfect直線Wf（ps.暫時沒想到正向思維是如何得到這個式子的）＂

核心思想２：上面的核心思想１已經說明了PLA的損失函式．

這裡的核心思想參考李航博士的<<統計學習方法>>第二章的內容！