1.感知机是一种线性分类模型，属于判别模型
BP算法： m i n w , b L ( w , b ) = − ∑ x ∈ M y i ( w . x i + b ) min_{w,b}L(w,b)=-\sum_{x\in M} y_i(w.x_i+b) minw,bL(w,b)=−∑x∈Myi(w.xi+b) ▽ w L ( w , b ) = − ∑ y i x i \bigtriangledown_wL(w,b)= -\sum y_ix_i ▽wL(w,b)=−∑yixi , ▽ \bigtriangledown ▽代表微分，反向传播就是求导加在变量参数w，b上 ▽ b L ( w , b ) = − ∑ y i \bigtriangledown_bL(w,b)= -\sum y_i ▽bL(w,b)=−∑yi，进行更新： w < − w + η y i x i , b < − b + η y i , η 是 学 习 率 ， 这 样 不 断 迭 代 可 以 将 L o s s 降 为 0 w <- w+\eta y_ix_i,b<- b+\eta y_i,\eta是学习率，这样不断迭代可以将Loss降为0 w<−w+ηyixi,b<−b+ηyi,η是学习率，这样不断迭代可以将Loss降为0
