human: 解释感知机算法。
 bot: 感知机算法是一种经典的机器学习算法，用于解决二分类问题。它的基本原理是通过不断调整权重和阈值，使得模型能够正确分类训练样本。具体来说，感知机算法首先随机初始化权重和阈值，然后对于每个训练样本，计算其与当前权重的内积，并根据结果判断预测类别。如果预测错误，就调整权重和阈值，使得下一次预测更接近真实标签。这个过程不断迭代，直到所有训练样本都被正确分类或达到最大迭代次数。感知机算法的优点是简单易懂，计算效率高。然而，它只能解决线性可分问题，对于非线性可分的数据集效果不好。