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从头开始写机器学习算法能够获得很多经验。当你最终完成时，你会惊喜万分，而且你明白这背后究竟发生了什么。
有些算法比较复杂，我们不从简单的算法开始，而是要从非常简单的算法开始，比如单层感知器。
本文以感知器为例，通过以下 6 个步骤引导你从头开始写算法：
● 对算法有基本的了解
● 找到不同的学习资源
● 将算法分解成块
● 从简单的例子开始
● 用可信的实现进行验证
● 写下你的过程
基本了解
不了解基础知识，就无法从头开始处理算法。至少，你要能回答下列问题：
● 它是什么？
● 它一般用在什么地方？
● 什么时候不能用它？
就感知器而言，这些问题的答案如下：
● 单层感知器是最基础的神经网络，一般用于二分类问题（1 或 0，「是」或「否」）。
● 它可以应用在一些简单的地方，比如情感分析（积极反应或消极反应）、贷款违约预测（「会违约」，「不会违约」）。在这两种情况中，决策边界都是线性的。
● 当决策边界是非线性的时候不能使用感知器，要用不同的方法。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/3611008/blog/2966807