感知器分類演算法
1、基本介紹
感知器學習演算法是神經網路中的一個概念，單層感知器是最簡單的神經網路，輸入層和輸出層直接相連。
每一個輸入端和其上的權值相乘，然後將這些乘積相加得到乘積和，這個結果與閾值相比較（一般為0），若大於閾值輸出端就取1，反之，輸出端取-1。
2、權值更新
初始權重向量W=[0,0,0]，更新公式W(i)=W(i)+ΔW(i)；ΔW(i)=η*(y-y’)*X(i)；
η：學習率，介於[0,1]之間
y：輸入樣本的正確分類
y’：感知器計算出來的分類
通過上面公式不斷更新權值，直到達到分類要求。
3、演算法步驟
初始化權重向量W，與輸入向量做點乘，將結果與閾值作比較，得到分類結果1或-1。
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