本文介绍了感知器算法(Perceptron)的基本原理和学习算法(PLA)。首先介绍了感知器假设集(Perceptron Hypothesis Set)的概念,并用一个银行发信用卡的例子解释了如何使用加权求和的方式构建线性分类器。然后详细阐述了感知器学习算法(Perceptron Learning Algorithm,PLA)的工作原理和更新方法,并通过一系列图解说明了算法如何逐步修正分类线性达到最终目标。最后提出了两个需要进一步解决的问题:该算法是否一定会停止,以及停止时的分类线是否与真实分界线一致。