感知机是监督学习，适用于线性可分的样本
和fisher一样，先有训练集，再有测试集
分类的理想情况是
如果
代表y要下移动，为了清晰的说，我们将y方差写成直线一般式
y ：ax+by+c=0
其中y的法向量是（a，b）
黄色的一个是样本点的向量表示
蓝色的是法向量
写出向量的乘法公式，我选取的是标准基
有（x1，y1）.*（a，b）=x1*a+y1*b 成立
当我的x1，y1成倍的缩小时，向量积 一定下降。
系数ρ你自己取
利用线性规划的知识
我的y要下降，所以是要将原来的法向量-去样本点的值
让向量内积
大于0
不断递归直到所有训练集都满足先验知识
原文：https://www.cnblogs.com/china520/p/10626873.html