线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
线性可分其实很好理解，简单来说就是可以用直线将属于不同种类的训练数据区分开来。比如，下图所示的两种类型的训练数据所呈现的分布，不可能通过一条直线将其 "x" 和 "·" 两种类型的训练数据区分开。
显然，实际处理的分类任务大多数不可能仅使用一条直线将其区分开的，这也是为什么说感知机不会应用到实际的问题中。
单层感知机是一个很弱的模型，只能处理线性可分的分类问题，但是堆叠多个单层感知机的多层感知机能够处理非线性可分的分类问题。多层感知机就是所谓的神经网络。
References：
a.白话机器学习的数学》
