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感知机（perceptron）

第一篇博客之前先说点什么。本人应届大学生一枚，很多知识都处在刚起步的阶段。开通博客也是想把自己的学习经历记录总结下来，如果可能还可以和更多和我有相似经历的人进行交流。因为水平限制，博客内容中可能会出现多处含糊甚至错误的地方，请大家谨慎阅读，欢迎给我指出错误，谢谢！

先附一张机器学习发展的不完整时间线来开始这篇文章。

• 感知机仅能应用于线性可分数据集。不能解决类似经典的“异或（XOR）”问题。一张图说明原因：

  

• 学习策略：所有误分类点到超平面的距离之和最小，即经验损失函数最小化。损失函数为：L(w,b)=−∑xi∈Myi(w⋅xi+b)

• 学习算法：随机梯度下降（stochatic gradient descent），每次选取一个误分类点进行梯度下降。