在机器学习领域，感知器（Perceptron）是一种简单的线性分类模型，尤其适用于二元分类问题。这个MATLAB开发项目旨在深入理解并演示感知器的学习过程。MATLAB是一种广泛用于数值计算、图像处理和科学建模的高级编程语言，其简洁的语法使得模拟和实现各种算法变得容易。
我们来看核心文件`perceptron.m`。这个文件通常包含了感知器算法的实现。感知器的工作原理基于权重向量和输入向量之间的内积，加上一个阈值来决定输出类别。它通过迭代更新权重来学习数据的模式，直到所有训练样本都被正确分类或者达到预设的迭代次数上限。
以下是感知器的学习步骤：
1. **初始化**：随机初始化权重向量。
2. **迭代过程**：对于每个训练样本，计算预测输出与实际输出的差值，即误分类误差。如果样本被错误分类，则根据学习率（learning rate）和当前权重更新权重向量。
3. **更新规则**：权重更新公式为 `w = w + η * x * (y' - y)`，其中`η`是学习率，`x`是输入向量，`y'`是预测输出，`y`是实际输出。
4. **停止条件**：如果所有样本都正确分类，或者达到预设的最大迭代次数，迭代过程结束。
`license.txt`文件通常包含软件许可协议，对于这个项目，可能是对`perceptron.m`代码的使用条款。遵循许可协议是使用开源软件的重要部分，它可能规定了代码可以用于何种目的、是否可以修改以及是否需要公开修改后的代码等。
在实际应用中，感知器可能面临以下局限性：
1. **线性可分问题**：感知器只能解决线性可分的问题，即数据集可以通过一条直线完全分离。
2. **收敛速度**：对于某些数据集，感知器可能需要大量迭代才能收敛，特别是在数据分布复杂时。
3. **泛化能力**：感知器的简单性可能导致其在训练集外的数据上表现不佳，泛化能力有限。
为了克服这些局限性，后续发展出了多层神经网络和更复杂的优化算法，如梯度下降和反向传播，它们在处理非线性问题和提高模型泛化性能方面更为有效。然而，感知器作为最基础的神经网络模型，仍然是理解和学习神经网络原理的重要起点。通过MATLAB这样的工具，我们可以直观地观察和调整参数，深入理解学习过程和模型行为。
