第二章 感知机
感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例为特征向量，输出为实例的类别，是神经网络和支持向量机（SVM）的基础，属判别模型。
sign()为符号函数，值域为二类，正类+1，以及负类-1
w为权值，与x在特征空间中不应视为一个实数，而是一个列序列，例如在二维线性方程中应该视为a*x+b*y+c=0，在三维线性方程中为a*x+b*y+c*z+d=0，w={a,b,c,…},x={x,y,z,…}
这里的感知机线性方程对应特征空间中的一个超平面（空间的分割平面，即降一维）超平面解释参考