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 1）上次课程小结与认识上次课程内容是《神经网络与机器学习》的第一部分，主要内容包括1.讲述神经网络的形成阶段2.介绍感知器的基本形式3.讨论感知器收敛定理4.高斯环境下感知器和贝叶斯分类器的关系5.实验说明感知器的模式分类能力6.推导感知器收敛定理的批量版本7.总结和讨论。（1）神经网络的形成阶段（1943-1958）：1943年，McCullochandPitts引入神经网络的概念作为计算工具；1949年，Hebb提出自组织学习的第一个规则；1958年，Rosenblatt提出感知器作为有教师学习的第一个模型。（2）感知器是用于线性可分模式分类的最简单的神经网络模型。基本上它由一个具有可调突出权值和偏置的神经元组成。（3）当感知器的基本理论用于模式分类时，只需