从机器学习模型角度看，目前最简单的机器学习模型大概就是感知机了，而最火热的机器学习模型则是神经网络。人工智能领域几乎所有炫酷的东西都是神经网络的成果，有下赢人类最顶尖围棋棋手的 AlphaGo、自动驾驶技术、聊天机器人、语音识别与自动翻译等。事实上，神经网络和感知机是一脉相承的，就像复杂的人体是由一个个细胞组成、复杂的大脑是由一个个神经元组成，而神经网络正是由感知机组成的。

感知机

感知机是一种比较简单的二分类模型，将输入特征分类为 +1、-1 两类，就像下图所示的，一条直线将平面上的两类点分类。

二维平面上的点只有两个输入特征（横轴坐标和纵轴坐标），一条直线就可以分类。如果输入数据有更多维度的特征，那么就需要建立同样多维度的模型，高维度上的分类模型也被称为超平面。

感知机模型如下：

f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w⋅x+b)