Попробуй повторно посетить материал перцептрона, который я использую в двух разных алгоритмах. Это первый:
Второй просто говорит:
Всякий раз, когда пример X неверно классифицирован, делайте W_new = W_old + X или W_new = W_old - X отклоняется от относительного положения X относительно гиперплоскости (обычно это прямая в случае 2D).
Является ли 2-й случай частным случаем 1-го, когда скорость обучения равна 1, или это два разных алгоритма? Спасибо!