人類的思維具有整體性和邏輯性，機器的思維擅長重複性
解區域：
線性判別函式解不唯一，而是位於乙個區域，稱為解區域。
=>權向量w待定，偏移量w0待定。
一般思路：
這裡有必要重新認識一下線性判別函式的通式，可參照下圖：
感知器模型：
是一種最簡單的神經元模型，具有多個輸入和乙個輸出，各輸入加權求和，與閾值相比較，判斷是否啟用輸出1。
由此可見，感知器模型是一種線性分類器，可以做出二分類決策
準則函式：錯分樣本的判別函式值之和（important）
尋優方式：梯度下降法，逐次尋優
不同的具體尋優方式可能出現不同的最優解
哪個才是最優解呢？
在感知器模型中，都是最優解，因為準則函式只與能否將所有樣本都正確分類有關，所以只要能夠正確分類，就為最優解。
感知器演算法權向量調整遞推公式如下：
這裡的調整步長ρ可以體現調整速率。
另外，調整精度和速度之間是存在矛盾的。
學習速率的各種不同的設定方法：
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