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虽然感知机是机器学习分类算法中的一个简单易懂的入门算法，但感知机的最大缺点是在线性不可分训练数据上永远不会收敛。上一节中的分类任务就是一个典型的数据线性不可分的例子。算法不收敛的原因在于每个epoch都存在至少一个分类错误的训练样本，从而权重需要不断更新。当然，可以更改学习率并增加epoch次数，但请注意，感知机永远不会在此数据集上收敛。
接下来介绍另一个简单但功能强大的二元线性分类算法——逻辑回归算法。请注意，尽管名字带有“回归”二字，但是逻辑回归是一个分类算法，而不是回归算法。