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 > 如图中红色线的和的距离肯定比黑色或者黄色的线大。
 
+
+
+### 总结
+
+1. 一条直线不分错一个点，这就是好的直线。
+2. 模型要尽可能找到好的直线。
+3. 如果没有好的直线，在差的直线中找到好的直线。
+4. 判断直线多差的方式：分错的点到直线的距离求和。
+
+
+
+### 感知机模型
+
+Perceptron
+
+确定终究目标
+
+f(x)
+
+> 我们希望一个函数，如f(x)，进来一个豆，它告诉我们是红豆还是绿豆
+
+f(x) = sign(w * x + b)
+
+> sign如图：![1618034843122](assets/1618034843122.png)
+
+把w * x + b 比作x，相当于给了一个“豆”进来，就只得到两个结果，也就是红豆（+1）或者绿豆（-1）。那么w * x + b 是什么？
+
+w * x + b是超平面
+
+![1618035195004](assets/1618035195004.png)
+
+> 即那条黄色的分割线，且当豆在线的上面，就是红豆，在下面是绿豆。
+>
+> 超平面是n维欧氏空间中余维度等于一的线性子空间，也就是必须是(n-1)维度。即如果是2维，超平面就是1维，如果是3维，超平面就是2维。
+
+w * x + b分别代表什么
+
+> w是权重，x是特征的实际值，b是偏值
+>
+> 比如知道豆的直径，如x1表示某个豆的直径 = w1 * x1 + b1，大于1则是红豆，小于则是绿豆
+>
+> 有时候一个特征不一定能区分开来，可能还需要质量，(x1,x2)计算 = (w1, w2) * (x1, x2)
+>
+> 亦或者还有豆的光滑度，则有x1, x2, x3 ，这样就变成3维了。
+
+**正式的说**
+
+w * x + b 是一个n维空间中的超平面S，其中w是超平面的法向量，b是超平面的截距，这个超平面将特征空间划分成两部分，位于两部分的点分别被分为正负两类。所以，超平面S称为分离超平面。
+
+特征空间也就是整个n维空间，样本的每个属性都叫一个特征，特征空间的意思是在这个空间中可以找到样本所有的属性的组合。
+
+
+
+### 感知觉的学习策略
+
+Learning policy
+
+> 求空间中任意一个点X0到超平面S的距离
+
+**函数间隔与几何间隔**
+
+函数间距：![1618232951329](assets/1618232951329.png)
+
+> 缺点：已知wx + b = 0，当不等于0时（比如1），那如果等比例放大缩小w和b是不是就更小，等同于1/2 (wx + b) = 1/2(wx) + 1/2(b) = 1/2，超平面是没有动的，但是结果却缩小了，那么模型就觉得它知道等比例缩小就能得到更小的结果。
+>
+> 这时候就引入几何间距
+
+几何间距：![1618232969849](assets/1618232969849.png)
+
+
+
+![1618232989614](assets/1618232989614.png)
+
+> 加入了二范式，相当于有了一个度量的标准，即等比例缩小w时，外面的w也会等比例变化。
+
+通俗来讲，函数间距是将你去吃饭的那段路本来要1000m，它改成1km，1就小于1000了，而几何间距就杜绝这种情况，只能都是m或者km
+
+
+
+对于误分类数据而已，![1618233535293](assets/1618233535293.png)
+
+> yi表示真实是+1还是-1
+>
+> w*xi+b表示预测的结果
+>
+> 绿豆预测成绿豆：预测结果w*xi+b < 0（绿豆），且真实为绿豆(-1)时，则- * -1(wxi + b) < 0。
+>
+> 绿豆预测成红豆：w*xi+b > 0，真实为绿豆-1，则- * -1 (wxi + b) > 0。
+>
+> 也就是说只要分错，那么数据一定是大于0
+
+误分类点xi到超平面S的距离为：![1618233578508](assets/1618233578508.png)
+
+因此，所有误分类点到超平面S的总距离为：![1618233886281](assets/1618233886281.png)
+
+> M：误分类点的集合
+
+
+
+### 感知觉的学习策略——原始形式
+
+Learning policy
+
+1. 任选一个超平面w0，b0
+
+   > 随机初始化，如w0 = 1，可能有多个维度，如x0，x1，x2，那么w也会有w0，w1，w2的随机初始化
+
+2. 采用梯度下降法极小化目标函数
+
+   ![1618234010513](assets/1618234010513.png)
+
+   > L：loss
+   >
+   > 这时候用的还是函数间隔，因为感知机的超平面的目标是不分错任何一个点。所以不存在说要某个点到超平面的距离无限的小。
+   >
+   > 也可以用几何间隔，但是会增加计算量，没有必要，但后面基本都是用几何间隔。
+   >
+   > 侧面反映了感知机只能在线性可分的数据集上使用，也就是线性模型。
+
+3. 更新w，b
+
+   ![1618234028471](assets/1618234028471.png)
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