图2.1感知机模型

感知机模型是一种线性分类模型，其输入层和输出层之间的神经元采用阈值激活函数。该模型通过学习样本数据的特征和标签，调整神经元之间的权重和偏置值，从而实现对新样本的分类预测。在训练过程中，感知机模型采用迭代更新的方式，逐步优化权重和偏置值，使得模型能够更好地拟合数据。虽然感知机模型只能解决线性可分问题，但其简单有效的思想为后来的神经网络和深度学习算法奠定了基础。