感知機--理解系數向量和樣本點遞歸
感知機是監督學習，適用於線性可分的樣本
和fisher一樣，先有訓練集，再有測試集
分類的理想情況是
如果
代表y要下移動，為了清晰的說，我們將y方差寫成直線一般式
y ：ax+by+c=0
其中y的法向量是（a，b）
黃色的一個是樣本點的向量表示
藍色的是法向量
寫出向量的乘法公式，我選取的是標準基
有（x1，y1）.*（a，b）=x1*a+y1*b 成立
當我的x1，y1成倍的縮小時，向量積 一定下降。
系數ρ你自己取
利用線性規劃的知識
我的y要下降，所以是要將原來的法向量-去樣本點的值
讓向量內積
大於0
不斷遞歸直到所有訓練集都滿足先驗知識
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