感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。感知机学习算法具有简单，并且易于实现的特点，分为原始形式和对偶形式。

缺点：数据集必须线性可分，否则

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