首先声明感知机的对偶形式与原始形式并没有多大的区别，运算的过程都是一样的，但通过对偶形式会事先计算好一些步骤的结果并存储到Gray矩阵中，因此可以加快一些运算速度，数据越多节省的计算次数就越多，因此比原始形式更加的优化。首先我们介绍一下感知机的原始形式，之后与其对比。感知机感知机是二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，分别去+1和-1两值。感知机对应与输入空间中将实例划

傅里叶变换傅里叶变换的目的是可将时域（即时间域）上的信号转变为频域（即频率域）上的信号，随着域的不同，对同一个事物的了解角度也就随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。傅里叶变换公式：（w代表频率，t代表时间，e^-iwt为复变函数）傅里叶变换认为一个周期函数(信号)包含多个频率分量，任意函数（信号）f(t)可通过多个周期函数（基函数）相加而合成。从物理角度

傅里叶变换傅里叶变换的目的是可将时域（即时间域）上的信号转变为频域（即频率域）上的信号，随着域的不同，对同一个事物的了解角度也就随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。傅里叶变换公式：（w代表频率，t代表时间，e^-iwt为复变函数）傅里叶变换认为一个周期函数(信号)包含多个频率分量，任意函数（信号）f(t)可通过多个周期函数（基函数）相加而合成。从物理角度