线性分类器——梯度下降法
前言
接着前面一篇，线性分类器——点集样本分类，我们继续往下说说。
之前我们从简单的开始，先给出一条直线，然后依次给出一些点，每给一个点，就按照规则对点进行分类，现在我们往前进一步，给定一群数据点，用直线把他们分开！
实施步骤：
1、一样的，首先来看看效果图：先用鼠标左右键给出数据集
点击左侧学习按钮，自动用直线将其分开。这里采用梯度下降法，效果如图：
这就是我们要实现的效果，由于初始值用的是随机生成的数据，所以同样的数据集，每次执行的结果会不一样。
2、界面的设计和实现就不多说，看之前的博文，我们这里讲讲干货，什么是梯度下降法：
参考一下博文：
[机器学习] ML重要概念：梯度（Gradient）与梯度下降法（Gradient Descent）
直观理解 梯度（gradient）
这两篇讲的挺好了，自己可以借鉴帮助理解。下面这个也有涉猎，自己看需求吧
LM算法——列文伯格-马夸尔特算法（最速下降法，牛顿法，高斯牛顿法）（完美解释负梯度方向）
看看我这里的，
这里做了基本讲解，再来看看几何解释：
这个过程的理解，要深刻理解，请自行动手编程，理解其中的含义。
3、看看其中涉及到的推导
详细的可以对对照我后面附带的程序一块研究。