在logistic方法中，g(z)会生成[0,1]之间的小数，但如何是g(z)只生成0或1？

所以，感知器算法将g(z)定义如下：

同样令，和logistic回归的梯度上升算法类似，学习规则如下：

尽管看起来和之前的学习算法类似，但感知器算法是一种非常简便的学习算法，临界值和输出只能是0或1，是比logistic更简单的算法。后续讲到学习理论是，会将其作为基本的构造步骤。

感知器算法