本章将介绍最早以算法方式描述的分类机器学习算法：感知器（perceptron）和自适应线性神经元（adaptive linear neuron）。我们将使用Python循序渐进地实现一个感知器，并且通过训练使其具备对鸢尾花数据集中数据进行分类的能力。这将帮助我们理解机器学习算法中分类的概念，以及如何使用Python高效地实现分类算法。通过对自适应线性神经元优化基础的讨论，将会对我们在第3章中使用scikit-learn机器学习库开发更加高效的分类器奠定基础。
本章将涵盖如下内容：
·培养对机器学习算法的直观认识
·使用pandas、NumPy和matplotlib读取、处理和可视化数据
·使用Python实现线性分类算法