ML 基础教程第 10 期：感知机与多层感知机原理

这篇 ML 基础教程讲解单层感知机作为线性分类器的数学形式与学习规则，指出其只能处理线性可分数据、无法解决 XOR 问题的根本缺陷。文章进而引入多层感知机（MLP），说明隐藏层如何映射特征空间，以及 sigmoid/ReLU 等非线性激活函数的必要性，并提及万能近似定理，为下一期反向传播做铺垫。