感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。 输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1、w2x2）。神经元会计算传送过来的信号的总和，只有当这个总和超过了某个界限值时，才会输出1。这也称为“神经元被激活”。这里将这个界限值称为阈值，用符号θ表示。 感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。也就是说，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。 感知机的权重则是值越大，通过的信号就越大。 学习是确定合适的参数的过程，而人要做的是思考感知机的构造（模型），并把训练数据交给计算机。 偏置和权重w1、w2的...