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那么可以得到，所有错误分类的点到超平面的总距离为：

进一步地，可以得到感知机的损失函数为：

请根据题目描述，结合输入和输出信息以及补充说明的提示，使用梯度下降法，完成对 $某电商网站准备推广先用后买购物模式，经过调研，准备使用感知机对一部分用户进行过滤。给定一个二维坐标下的训练数据集，二分类标签取值范围，使用感知机进行二分类，损失函数定义为错误分类点到超平面的总距离，其中输入空间中的任一点到超平面的距离可以表示为：，其中 ||w|| 是 w 的 L2 范数。对于错误分类的点，当时，，当时，，所以可以推出一个重要的结论：成立。那么可以得到，所有错误分类的点到超平面的总距离为：进一步地，可以得到感知机的损失函数为：请根据题目描述，结合输入和输出信息以及补充说明的提示，使用梯度下降法，完成对的参数更新。提示： (1)需要根据随机梯度下降法推导出的梯度下降表达式； (2)根据损失函数的定义，每次迭代中，需要对所有样本进行遍历，但是分类正确的样本无需执行梯度下降，只有分类错误的样本执行。 (3)请认真阅读补充说明中的内容。$ 的参数更新。

提示：

(1)需要根据随机梯度下降法推导出 $某电商网站准备推广先用后买购物模式，经过调研，准备使用感知机对一部分用户进行过滤。给定一个二维坐标下的训练数据集，二分类标签取值范围，使用感知机进行二分类，损失函数定义为错误分类点到超平面的总距离，其中输入空间中的任一点到超平面的距离可以表示为：，其中 ||w|| 是 w 的 L2 范数。对于错误分类的点，当时，，当时，，所以可以推出一个重要的结论：成立。那么可以得到，所有错误分类的点到超平面的总距离为：进一步地，可以得到感知机的损失函数为：请根据题目描述，结合输入和输出信息以及补充说明的提示，使用梯度下降法，完成对的参数更新。提示： (1)需要根据随机梯度下降法推导出的梯度下降表达式； (2)根据损失函数的定义，每次迭代中，需要对所有样本进行遍历，但是分类正确的样本无需执行梯度下降，只有分类错误的样本执行。 (3)请认真阅读补充说明中的内容。$ 的梯度下降表达式；

(2)根据损失函数的定义，每次迭代中，需要对所有样本进行遍历，但是分类正确的样本无需执行梯度下降，只有分类错误的样本执行。

(3)请认真阅读补充说明中的内容。