老马作为一名 java 开发者，对于机器学习仰慕已久。
对于机器学习甚至使用过 java 的深度学习框架 DL4j 学习过一遍，不过感觉依然没有入门。仔细想来，是没有理解机器学习背后的原理导致的。
而如何入门机器学习，也一直是一个困扰老马的问题。
本系列将和大家一起从零学习机器学习，揭开机器学习的神秘面纱。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
Anaconda 指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
可以简单理解为 python 全家桶，包含了常见的工具包，这样就省去了我们后期安装各种依赖包。
Anaconda 包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等
conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
君子生非异也，善假于物也。——《劝学》
机器学习更是如此，前人为我们整理了大量的工具，我们要学会利用这些工具，帮助我们更快更好的学习。
当然就像孙悟空去东海一样，武器五花八门，我们最好的还是找到几个趁手的工具。
这里我们介绍一个最核心的 python 工具包。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
API 有一个非常强大之处在于，是完全可以跨语言的。
numpy 工具强大到令人赞叹，那么 java 有没有类似的开源库呢？
答案是有的。
numpy 对应就是 ND4j。
ND4J 是Java编写的开源、分布式深度学习项目，由总部位于旧金山的商业智能和企业软件公司Skymind牵头开发。
团队成员包括数据专家、深度学习专家、Java程序员和具有一定感知力的机器人。
通过科学计算，分析师能够从大数据中挖掘出价值。我们认为，业内对深入理解和挖掘数据之货币价值的旅程才刚刚起步。
机器学习的入门经典书籍有《机器学习》（西瓜书）和《统计学习方法》。
此处老马优先选择《统计学习方法》，因为基于概率的部分更加符合人的直觉，我们把神经网络部分放在统计算法之后。
当然，两本书有很多重合的地方，我们可以交叉学习。
PLA 全称是 Perceptron Linear Algorithm，即线性感知机算法，属于一种最简单的感知机（Perceptron）模型。
感知机模型是机器学习二分类问题中的一个非常简单的模型。
它的思想很简单，就是在一个二维空间中寻找一条直线将红点和蓝点分开（图1），类比到高维空间中，感知机模型尝试寻找一个超平面，将所有二元类别分开（图2）。
上一节，我们学习了感知机算法的基本实现。
但是，如果数据不是线性可分，即找不到一条直线能够将所有的正负样本完全分类正确，这种情况下，似乎 PLA 会永远更新迭代下去，却找不到正确的分类线。
对于线性不可分的情况，该如何使用PLA算法呢？
首先，我们来看一下线性不可分的例子：
实现如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('D:\\_data\\ai-data\\pla\\pocket-pla.csv', header=None)
# 样本输入，维度（100，2）
x = data.iloc[:,:2].values
# 样本输出，维度（100，）
y = data.iloc[:,2].values
# 可视化
plt.scatter(x[:50, 0], x[:50, 1], color='skyblue', marker='o', label='Positive')
plt.scatter(x[50:, 0], x[50:, 1], color='tomato', marker='x', label='Negative')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.title('Original Data')
plt.show()如果损失函数为误分类点个数，则该损失函数不是w和b的连续可导函数，不利于优化。
本节来看一下书中提到的超平面的概念实现。
感知机(perceptron) 是二类分类的线性分类模型， 其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。
感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型、感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。
感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式.感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的输入实例进行分类。