感知机数据算法的对偶形式

（1，1）*是x那3个2维向量具体计算得知。 所以可以求得对偶感知机模型： 和感知机的原始形式一样，对偶形式也是收敛的，可以存在多个解，这既依赖于初值的选择，也依赖于迭代过程中误分类点的选择顺序，如果想得到唯一的超平面，需要对分离超平面增加约束条件，而这就是线性支持向量机的想法。在进行感知学习时，当训练集线性不可分时，感知机的学习算法也不会收敛，迭代结果会发生震荡。

>>阅读原文<<