내용 요약 Perceptron의 개념과 작동 방식을 다루었으며, 이를 기존의 Logistic Regression과 비교하여 차이점을 이해하는 데 중점을 두었다. Sigmoid Function 대신 Step Function을 활용하며, Perceptron이 기하학적 해석을 기반으로 작동하는 방식을 설명. 또한, Perceptron의 업데이트 규칙과 Decision Boundary를 설정하는 방법. 💡 핵심 포인트Perceptron은 기하학적 해석에 기반한 알고리즘으로, Step Function을 사용하여 Classification 문제를 해결.Step Function은 0 또는 1의 값을 반환하며, Logistic Regression에서 사용하는 Sigmoid Function과 다름.Perceptron은..