第三章感知机

回忆,祭奠时光

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回忆,祭奠时光 · 2026-06-04 14:35:54 发布

第三章感知机

1. 模型介绍和学习策略

感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和−1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。

1.1 模型介绍

输入空间： $X⊆Rn\mathcal{X}\subseteq R^n$ ; 输入: $x=(x(1),x(2),...,x(n))T∈Xx=(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(n)})^T \in \mathcal{X}$
输出空间： $Y={+1,−1}\mathcal{Y}=\{+1,-1\}$ ; 输出： $\in \mathcal{Y}$
感知机： $\begin{cases} +1, wx+b \geq 0 \\ -1, wx+b \lt 0 \end{cases}$
其中， $w=(w(1),w(2),...,w(n))T∈Rnw=(w^{(1)},w^{(2)},...,w^{(n)})^T \in R^n$ 称为权值(Weight)， $\in R$ 称为偏置(Bias), $w x$ 表示内积
$wx=w^{(1)}x^{(1)}+w^{(2)}x^{(2)}+...+w^{(n)}x^{(n)}$
假设空间： $F={f∣f(x)=wx+b}\mathcal{F}=\{f|f(x)=wx+b\}$

线性方程： $w x + b = 0$

特征空间 $R^n$ 中的一个超平面 $S$ 。超平面就是比环境空间 $R^n$ 少一维的子空间
法向量： $w$ 垂直于超平面；截距： $b$
$−b∣∣w∣∣-\frac{b}{||w||}$ 表示原点到超平面之间的距离

在这里插入图片描述

感知机模型的流程图：

在这里插入图片描述

1.2 学习策略

1.2.1 条件

数据集的线性可分性

给定数据集： $T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$

若存在某个超平面 $S$ : $w x + b = 0$

能够将数据集的正负实例点完全正确的划分到超平面两侧，即

${yi=+1,wxi+b>0yi=−1,wxi+b<0\begin{cases} y_i=+1,wx_i+b>0 \\ y_i=-1,wx_i+b<0 \end{cases}$

那么，称 $T$ 为线性可分数据集，否则为线性不可分

1.2.2 感知机学习策略

$∀x0∈Rn\forall x_0 \in R^n$ 到超平面 $S$ 的距离： $∣wx0+b∣∣∣w∣∣\frac{|wx_0+b|}{||w||}$ ; 这可以由点到直线的距离公式得出, $∣∣ w ∣∣$ 为 $L_2$ 范数
若 $x_0$ 是正确分类点，则
$∣wx0+b∣∣∣w∣∣={wx0+b∣∣w∣∣,y0=+1−wx0+b∣∣w∣∣,y0=−1\dfrac{|wx_0+b|}{||w||}= \begin{cases} \dfrac{wx_0+b}{||w||},y_0=+1 \\ -\dfrac{wx_0+b}{||w||},y_0=-1 \end{cases}$
若 $x_0$ 是错误分类点，则
$∣wx0+b∣∣∣w∣∣={−wx0+b∣∣w∣∣,y0=+1wx0+b∣∣w∣∣,y0=−1=−y0(wx0+b)∣∣w∣∣\dfrac{|wx_0+b|}{||w||}= \begin{cases} -\dfrac{wx_0+b}{||w||},y_0=+1\\ \dfrac{wx_0+b}{||w||},y_0=-1 \end{cases} =\dfrac{-y_0(wx_0+b)}{||w||}$
误分类点 $x_i$ 到 $S$ 的距离： $−yi(wxi+b)∣∣w∣∣-\dfrac{y_i(wx_i+b)}{||w||}$
所有误分类点到 $S$ 的距离： $−∑xi∈Myi(wxi+b)∣∣w∣∣-\dfrac{\sum\limits_{x_i \in M}y_i(wx_i+b)}{||w||}$ ，其中 $M$ 代表所有误分类点的集合
由于距离大于等于0,因此误分类点： $−yi(wxi+b)≥0-y_i(wx_i+b) \geq0$ ,即 $yi(wxi+b)≤0y_i(wx_i+b) \leq 0$ 表示样本被误分类
损失函数： $L(w,b)=−∑xi∈Myi(wxi+b)L(w,b)=-\sum_{x_i\in M}y_i(wx_i+b)$

2. 学习算法

2.1 原始形式

2.1.1 算法

损失函数: $L(w,b)=−∑xi∈Myi(wxi+b)L(w,b)=-\sum_{x_i\in M}y_i(wx_i+b)$
梯度： $ΔwL(w,b)=−∑xi∈Myixi\begin{aligned} \Delta_wL(w,b)=-\sum_{x_i \in M}y_ix_i \end{aligned}$ ; $ΔbL(w,b)=−∑xi∈Myi\Delta_bL(w,b)=-\sum_{x_i \in M} y_i$
参数更新：
- 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent):每次迭代时使用所有误分类点来进行参数更新：
  $\leftarrow w + \eta \sum_{x_i \in M}y_ix_i$ ; $\leftarrow b +\eta \sum_{x_i \in M}y_i$
  其中， $η(0≤η≤1)\eta(0\leq\eta\leq1)$ 代表步长
- 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent):每次随机选取一个误分类点进行参数更新：
  $\leftarrow w+\eta y_ix_i$ ; $\leftarrow b +\eta y_i$
- 小批量梯度下降法(Mini-batch Gradient Descent)：每次迭代时从误分类点中随机选取一个小批量 $M_k(1<k<|M|)$ ,基于这个小批量中的样本计算梯度进行参数更新：
  $\leftarrow w + \eta\sum_{x_i \in M_k}y_ix_i$ ; $\leftarrow b +\eta \sum_{x_i \in M_k}y_i$
- MGD比BGD更高效，不需要扫描全部误分类点；
  比SGD更稳定，梯度估计的方差较小，收敛过程更平滑

训练具体步骤：

输入：训练集 $T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$
其中， $xi∈X⊆Rn,y∈Y={+1,−1}x_i \in \mathcal{X} \subseteq \R^n,y \in \mathcal{Y}=\{+1,-1\}$ ;步长 $η(0<η<1)\eta(0<\eta<1)$
输出： $w, b$ ; 感知机模型 $sign(w\cdot x+b)$

下面使用随机梯度下降法(SGD)进行训练:

选取初始值 $w_0,b_0$
于训练集中随机选取 $x_i,y_i)$
若 $yi(wx+b)≤0y_i(wx+b)\leq 0$ ,样本被误分类，此时进行参数更新：
$\leftarrow w+\eta y_ix_i$ ; $\leftarrow b +\eta y_i$
转到2，直到训练集中没有误分类样本点

在这里插入图片描述

对于感知机模型，参数 $w$ 决定分离超平面的旋转程度，参数 $b$ 决定分离超平面的位移量。

2.1.2 例题

输入：训练集 $T=\{(x_1,+1),(x_2,+1),(x_3,+1)\}$
其中， $x_1=(3,3)^T,x_2=(4,3)^T,x_3=(1,1)^T$ ,设 $η=1\eta=1$
输出： $w, b$ ; 感知机模型 $sign(w\cdot x+b)$

在这里插入图片描述

学习问题： $min⁡w,b[−∑xi∈Myi(w⋅xi+b)]\argmin_{w,b}L(w,b)=\argmin_{w,b}[-\sum_{x_i \in M}y_i(w\cdot x_i+b)]$

选取初始值 $w_0=(0,0)^T,b_0=0$
对于点 $x_1$ 有： $y1(w0⋅x1+b0)=+1×((0,0)T⋅(3,3)T+0)=0y_1(w_0\cdot x_1+b_0)=+1\times((0,0)^T\cdot(3,3)^T+0)=0$ ,为误分类点
1. 更新参数： $w1=w0+ηy1x1=(3,3)Tw_1=w_0+\eta y_1x_1=(3,3)^T$ , $b1=b0+ηy1=1b_1=b_0+\eta y_1=1$
2. 模型： $w1⋅x+b=3x(1)+3x(2)+1w_1\cdot x+b=3x^{(1)}+3x^{(2)}+1$
对于点 $x_1$ 有： $y1(w1x1+b1)=+1×(3x1(1)+3x1(2)+1)=19>0y_1(w_1x_1+b_1)=+1\times(3x_1^{(1)}+3x_1^{(2)}+1)=19>0$ ,样本正确分类
对于点 $x_2$ 有： $y2(w1⋅x2+b1)=+1×(3x2(1)+3x2(2)+1)=22>0y_2(w_1\cdot x_2+b_1)=+1 \times(3x_2^{(1)}+3x_2^{(2)}+1)=22>0$ ,样本正确分类
对于点 $x_3$ 有： $y3(w1⋅x3+b1)=+1×(3x3(1)+3x3(2)+1)=−7<0y_3(w_1\cdot x_3+b_1)=+1 \times(3x_3^{(1)}+3x_3^{(2)}+1)=-7<0$ ,样本误分类
1. 更新参数： $w2=w1+ηy3x3=(2,2)Tw_2=w_1+\eta y_3x_3=(2,2)^T$ , $b2=b1+ηy3=0b_2=b_1+\eta y_3 =0$
2. 模型： $w2⋅x+b2=2x(1)+2x(2)w_2\cdot x +b_2 = 2x^{(1)}+2x^{(2)}$
重复以上步骤，直到没有误分类点

在这里插入图片描述

得到参数： $w_7=(1,1)^T$ , $b_7=-3$

模型： $w7⋅x+b7=x(1)+x(2)−3w_7\cdot x +b_7=x^{(1)}+x^{(2)}-3$

结果：

分离超平面： $x^{(1)}+x^{(2)}-3=0$
感知机模型： $f(x)=sign(x^{(1)}+x^{(2)}-3)$

注：若采取不同的顺序可能得到不同的分离超平面

若误分类点依次取 $x_1,x_3,x_3,x_3,x_1,x_3,x_3$ ,可得分离超平面: $x^{(1)}+x^{(2)}-3=0$
若误分类点依次取 $x_1,x_3,x_3,x_3,x_2,x_3,x_3,x_3,x_1,x_3,x_3$ ,可得分离超平面： $2x^{(1)}+x^{(2)}-5=0$
可知感知机学习算法由于采用不同的初值或选取不同的误分类点，解可以不同。

在这里插入图片描述

2.1.3 算法收敛性

对 $w, x$ 进行增广扩充，记 $w^=(wT,b)T,x^=(xT,1)T\hat{w}=(w^T,b)^T,\hat{x}=(x^T,1)^T$ ，则分离超平面可写为： $w^⋅x^=0\hat{w}\cdot \hat{x}=0$

Novikoff
若训练集 $T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$ 线性可分，其中， $xi∈X⊆Rn,y∈Y={+1,−1}x_i\in\mathcal{X} \subseteq \R^n,y\in \mathcal{Y}=\{+1,-1\}$ 则：
（1）存在满足条件 $∣∣w^opt∣∣=1||\hat{w}_{opt}||=1$ 的超平面 $w^opt⋅x^=0\hat{w}_{opt}\cdot \hat{x}=0$ 可将T完全正确分开；
且 $∃γ>0,\exist \gamma>0,$ 对于所有 $i = 1, 2, ..., N$ ,有 $yi(w^opt⋅x^)≥γy_i(\hat{w}_{opt}\cdot \hat{x}) \geq \gamma$

（2）令 $R=max⁡1≤i≤N∣∣xi^∣∣R=\max_{1\leq i \leq N}||\hat{x_i}||$ ,则感知机算法在T上的误分类次数k满足不等式：
$k≤(Rγ)2k\leq (\dfrac{R}{\gamma})^2$

第一条:

$∵T\because T$ 线性可分
$∴∃\therefore \exist$ 超平面 $w^opt⋅x^=wopt⋅x+bopt=0\hat{w}_{opt}\cdot \hat{x}=w_{opt}\cdot x+b_{opt}=0$ 将T完全正确划分开(不妨令 $∣∣w^opt∣∣=1||\hat{w}_{opt}||=1$ )

那么，对有限的 $i = 1, 2, ..., N$ 均有 $yi(w^opt⋅x^i)=yi(wopt⋅xi+bopt)>0y_i(\hat{w}_{opt}\cdot \hat{x}_i)=y_i(w_{opt}\cdot x_i+b_{opt})>0$

记 $γ=min⁡i{yi(wopt⋅xi+bopt)}\gamma=\min_{i}\{y_i(w_{opt}\cdot x_i+b_{opt})\}$ ,则有 $yi(w^opt⋅x^i)=yi(wopt⋅xi+bopt)≥γy_i(\hat{w}_{opt}\cdot \hat{x}_i)=y_i(w_{opt}\cdot x_i+b_{opt})\geq\gamma$

第二条：
假设 $w^0=0\hat{w}_0 = \mathbf{0}$ ,若实例被误分类，则更新权重。令 $w^k−1\hat{w}_{k-1}$ 为第k个误分类实例之前的扩充权重向量，即
$w^k−1=(wk−1T,bk−1)\hat{w}_{k-1}=(w_{k-1}^T,b_{k-1})$

若 $yi(w^k−1⋅x^i)=yi(wk−1⋅xi+bk−1)≤0y_i(\hat{w}_{k-1}\cdot \hat{x}_i)=y_i(w_{k-1}\cdot x_i +b_{k-1})\leq0$ ，则 $x_i,y_i)$ 为第k个误分类实例，更新参数：
${wk←wk−1+ηyixibk←bk−1+ηyi⇒w^k=w^k−1+ηyix^i\begin{cases} w_k \leftarrow w_{k-1}+\eta y_ix_i \\ b_k \leftarrow b_{k-1} + \eta y_i \end{cases} \Rightarrow \hat{w}_{k}=\hat{w}_{k-1}+\eta y_i\hat{x}_i$

推导不等式 ${w^k⋅w^opt≥kηγ∣∣w^k∣∣2≤kη2R2\begin{cases} \hat{w}_k \cdot \hat{w}_{opt} \geq k \eta \gamma \\ ||\hat{w}_k||^2 \leq k \eta^2 R^2 \end{cases}$

$w^k⋅w^opt=(w^k−1+ηyix^i)⋅w^opt=w^k−1⋅w^opt+ηyiw^opt⋅x^i≥w^k−1⋅w^opt+ηγ≥w^k−2⋅w^opt+2ηγ...≥w^0⋅w^opt+kηγ≥kηγ\begin{aligned} \hat{w}_k\cdot \hat{w}_{opt} &=(\hat{w}_{k-1}+\eta y_i\hat{x}_i)\cdot \hat{w}_{opt}\\ &=\hat{w}_{k-1}\cdot \hat{w}_{opt}+\eta y_i\hat{w}_{opt}\cdot \hat{x}_i \\ &\geq \hat{w}_{k-1}\cdot \hat{w}_{opt} +\eta \gamma \\ &\geq \hat{w}_{k-2}\cdot \hat{w}_{opt} +2\eta \gamma \\ &...\\ &\geq \hat{w}_0\cdot \hat{w}_{opt}+k\eta \gamma\\ &\geq k \eta \gamma \end{aligned}$

$∣∣w^k∣∣2=∣∣w^k−1+ηyix^i∣∣2=∣∣w^k−1∣∣2+2ηyiw^k−1x^i+η2∣∣x^i∣∣2≤∣∣w^k−1∣∣2+η2∣∣x^i∣∣2≤∣∣w^k−2∣∣2+2η2R2...≤∣∣w^1∣∣2+(k−1)η2R2≤∣∣w^0∣∣2+kη2R2=kη2R2\begin{aligned} ||\hat{w}_k||^2&=||\hat{w}_{k-1}+\eta y_i \hat{x}_i||^2\\ &=||\hat{w}_{k-1}||^2+2\eta y_i\hat{w}_{k-1}\hat{x}_i +\eta^2||\hat{x}_i||^2\\ &\leq||\hat{w}_{k-1}||^2+\eta^2||\hat{x}_i||^2\\ &\leq ||\hat{w}_{k-2}||^2 +2\eta^2 R^2\\ &...\\&\leq ||\hat{w}_1||^2+(k-1)\eta^2R^2\\&\leq||\hat{w}_0||^2+k\eta^2R^2\\ &=k\eta^2R^2 \end{aligned}$

结合两个不等式
${w^k⋅w^opt≥kηγ∣∣w^k∣∣2≤kη2R2⇒kηγ≤w^k⋅w^opt≤∣∣w^k∣∣∣∣w^opt∣∣≤kηR\begin{cases} \hat{w}_k \cdot \hat{w}_{opt} \geq k \eta \gamma \\ ||\hat{w}_k||^2 \leq k \eta^2 R^2 \end{cases}\Rightarrow k\eta\gamma\leq\hat{w}_k\cdot \hat{w}_{opt} \leq||\hat{w}_k||||\hat{w}_{opt}||\leq\sqrt{k}\eta R$

$∴kηγ≤kηR⇒k2γ2≤kR2\therefore k\eta\gamma \leq \sqrt{k}\eta R \Rightarrow k^2\gamma^2 \leq k R^2$

$∴k≤(Rγ)2\therefore k \leq (\frac{R}{\gamma})^2$

收敛性：k有上限，因此可以通过有限次搜索能够得到将数据集T完全分开的超平面
依赖性：通过不同初值或者迭代过程中误分类点顺序不同，可能得到不同分离超平面
对于线性不可分数据集T，算法不收敛，迭代结果会发生震荡
为得到唯一分离超平面，需增加条件约束

2.2 对偶形式

2.2.1 算法

原始形式中，若 $x_i,y_i)$ 为误分类点，参数更新如下： $\leftarrow w +\eta y_ix_i$ ; $\leftarrow b + \eta y_i$
假设初始值 $w0=0,b0=0w_0=\mathbf{0},b_0=0$ ,对误分类点 $x_i,y_i)$ 通过上述公式更新参数
修改 $n_i$ 次后， $w, b$ 的增量分别为 $αiyixi\alpha_iy_ix_i$ 和 $αiyi\alpha_iy_i$ ,其中 $αi=niη\alpha_i=n_i\eta$
$n_i$ 代表第i个实例在参数更新中贡献的次数
最后学习到的参数： $w=∑i=1Nαiyixiw=\sum_{i=1}^N\alpha_iy_ix_i$ ; $b=∑i=1Nαiyib=\sum_{i=1}^N\alpha_iy_i$

在原始算法的例子中：

加粗样式

更新次数： $n_1=2,n_2=0,n_3=5$ ,最后学习到的参数为：
$w=α1y1x1+α3y3x3=(1,1)Tw=\alpha_1y_1x_1+\alpha_3y_3x_3=(1,1)^T$ ; $b=α1y1+α3y3=−3b=\alpha_1y_1+\alpha_3y_3=-3$

训练具体步骤：

输入：训练集 $T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$
其中， $xi∈X⊆Rn,y∈Y={+1,−1}x_i \in \mathcal{X} \subseteq \R^n,y \in \mathcal{Y}=\{+1,-1\}$ ;步长 $η(0<η<1)\eta(0<\eta<1)$
输出： $α,b;\alpha,b;$ 感知机模型 $f(x)=sign(∑j=1Nαjyjxj⋅x+b)f(x)=sign(\sum_{j=1}^N\alpha_jy_jx_j\cdot x+b)$ ,其中 $α=(α1,α2,...,αN)T\alpha=(\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_N)^T$

选取初始值 $α<0>=(0,0,...,0)T\alpha^{<0>}=(0,0,...,0)^T$ ， $b^{<0>}=0$
在训练集中随机选取数据 $x_i,y_i)$
若 $yi(∑j=1Nαjyjxj⋅xi+b)≤0y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_jy_jx_j\cdot x_i+b)\leq 0$ ，则 $αi←αi+η\alpha_i \leftarrow \alpha_i+\eta$ ; $\leftarrow b+\eta y_i$
转到步骤2,直至训练集中没有误分类点

步骤3中的迭代条件:

$yi(∑j=1Nαjyjxj⋅xi+b)=yi[(α1y1x1+α2y2x2+...+αNyNxN)⋅xi+b]=yi(α1y1x1xi+α2y2x2xi+...+αNyNxNxi+b)≤0\begin{aligned} y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_jy_jx_j\cdot x_i+b)&=y_i[(\alpha_1y_1x_1+\alpha_2y_2x_2+...+\alpha_Ny_Nx_N)\cdot x_i+b]\\ &=y_i(\alpha_1y_1x_1x_i+\alpha_2y_2x_2x_i+...+\alpha_Ny_Nx_Nx_i+b)\\ &\leq0 \end{aligned}$

Gram矩阵(用于存储 $xi⋅xjx_i\cdot x_j$ 的值减少计算开销)：
$G=[xi⋅xj]N×N=[x1⋅x1x1⋅x2...x1⋅xNx2⋅x1x2⋅x2...x2⋅xN............xN⋅x1xN⋅x2...xN⋅xN]G=[x_i\cdot x_j]_{N\times N}=\begin{bmatrix} x_1\cdot x_1 & x_1\cdot x_2&...&x_1\cdot x_N \\ x_2\cdot x_1 & x_2\cdot x_2&...&x_2\cdot x_N \\ ... &...&...&...\\ x_N\cdot x_1 & x_N\cdot x_2&...&x_N\cdot x_N \\ \end{bmatrix}$

2.2.2 例题

使用原始形式中的例题：

输入：训练集 $T=\{(x_1,+1),(x_2,+1),(x_3,+1)\}$
其中， $x_1=(3,3)^T,x_2=(4,3)^T,x_3=(1,1)^T$ ,设 $η=1\eta=1$
输出： $α,b;\alpha,b;$ 感知机模型 $f(x)=sign(∑j=1Nαjyjxj⋅x+b)f(x)=sign(\sum_{j=1}^N\alpha_jy_jx_j\cdot x+b)$ ,其中 $α=(α1,α2,...,αN)T\alpha=(\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_N)^T$

在这里插入图片描述

选取初始值 $α<0>=(0,0,0)T,b<0>=0\alpha^{<0>}=(0,0,0)^T,b^{<0>}=0$
计算Gram矩阵：
$=\begin{bmatrix} x_1\cdot x_1 & x_1\cdot x_2 &x_1\cdot x_3\\ x_2\cdot x_1 & x_2\cdot x_2 &x_2\cdot x_3\\ x_3\cdot x_1 & x_3\cdot x_2 &x_3\cdot x_3\\ \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 18&21&6\\ 21&25&7\\ 6&7&2 \end{bmatrix}$
误分类条件 $yi(∑j=1Nαjyjxj⋅xi+b)≤0y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_jy_jx_j\cdot x_i+b)\leq 0$ ，参数更新： $αi←αi+η\alpha_i \leftarrow \alpha_i+\eta$ ; $\leftarrow b+\eta y_i$
对于点 $x_1$ 有： $y1(∑j=1Nαj<0>yjxj⋅x1+b<0>)=0y_1(\sum_{j=1}^N\alpha_j^{<0>}y_jx_j\cdot x_1+b^{<0>})=0$ ,样本误分类
1. 更新参数: $α1<1>=α1<0>+η=1,b<1>=b<0>+ηy1=1\alpha_1^{<1>}=\alpha_1^{<0>}+\eta=1,b^{<1>}=b^{<0>}+\eta y_1 =1$
对于点 $x_1$ 有： $y1(∑j=1Nαj<1>yjxj⋅x1+b<1>)=y1(α1<1>y1x1⋅x1+b<1>)=19>0y_1(\sum_{j=1}^N\alpha_j^{<1>}y_jx_j\cdot x_1+b^{<1>})=y_1(\alpha_1^{<1>}y_1x_1\cdot x_1 +b^{<1>})=19>0$ ,样本正确分类
对于点 $x_2$ 有： $y2(∑j=1Nαj<1>yjxj⋅x2+b<1>)=y2(α1<1>y1x1⋅x2+b<1>)=22>0y_2(\sum_{j=1}^N\alpha_j^{<1>}y_jx_j\cdot x_2+b^{<1>})=y_2(\alpha_1^{<1>}y_1x_1\cdot x_2 +b^{<1>})=22>0$ ,样本正确分类
对于点 $x_3$ 有： $y3(∑j=1Nαj<1>yjxj⋅x3+b<1>)=y3(α1<1>y1x1⋅x3+b<1>)=−7<0y_3(\sum_{j=1}^N\alpha_j^{<1>}y_jx_j\cdot x_3+b^{<1>})=y_3(\alpha_1^{<1>}y_1x_1\cdot x_3 +b^{<1>})=-7<0$ ,样本误分类
1. 更新参数： $α3<2>=α3<1>+η=1,b<2>=b<1>+ηy3=0\alpha_3^{<2>}=\alpha_3^{<1>}+\eta = 1,b^{<2>}=b^{<1>}+\eta y_3 =0$
重复以上步骤，直到没有误分类点
得到参数： $w^{<7>}=2x_1+0x_2-5x_3=(1,1)^T,b^{<7>}=-3$
结果：
1. 分离超平面： $x^{(1)}+x^{(2)}-3=0$
2. 感知机模型： $f(x)=sign(x^{(1)}+x^{(2)}-3)$