感知机是二分类的现兴分类模型，属于监督学习算法。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机旨在求出将输入空间中的实例划分为两类的分离超平面。为求得超平面，感知机导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化求解。如果训练数据集是线性可分的，则感知机一定能求得分离超平面。如果是非线性可分的数据，则无法获

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