2-1、Percentron(感知器) Hypothesis Set

   
我们稍微复习一下之前的机器学习的流程图，我们从资料出发，我们有一个假设，资料从哪里来的？资料从一个我们想学，但是我们又不知道的f(公式)，我们有了这些资料之后，把这些资料喂给机器学习演算法（A）,那么机器学习的演算法做什么？机器学习演算法看这些资料，然后从所有的可能性（H）里面选一个g出来，然后我们希望的是这个g跟我们想要的f是越接近越好。
   
那么我们用这个信用卡的例子来做比喻说，我们今天有一个信用卡的申请人（x）,我们希望就是最后这个g就是看了这个（x），就要决定给他信用卡还是不给他信用卡，我们用（y）表示给还是不给。
   
现在我们要讨论的是，我们的（H）会长什么样子？我们今天要给大家介绍一个具体的（H）的长相。