来源：http://datasciencelab.wordpress.com/2014/01/10/machine-learning-classics-the-perceptron/
＆＃34;给定两个点(x1,y2)和(x2,y2)的一行的一般等式是A + Bx + Cy = 0其中A，B， C可以用这两点来写。定义向量V = (A, B, C)，任何点(x,y)都属于V'x = 0行，其中x = (1,x,y)。点积为正的点落在线的一侧，负值落在另一侧。＆＃34;
我不太明白它是如何工作的。此外，这一行特别是：
self.V = np.array([xB*yA-xA*yB, yB-yA, xA-xB])
为什么Bx由yb-ya决定？
为了它的价值，我学习了线性代数，所以我对数学概念非常熟悉（我意识到这是正常的），但它是如何完成的让我逃避。< / p>
答案 0 :(得分：0)
该文本假设线方程为：A + B*x + C*y = 0
我们假设我们有两个点，P1(x1, y1)和P2(x2, y2)
使用two-points form of the line equation，您将获得y - y1 = [(y2 - y1)/(x2 - x1)] * (x - x1)（基于P1和P2）
相同的等式可以发展为[(x2 -x1)*y1 + (y1 - y2)*x1] + (y2 - y1) * x + (x1 - x2) * y = 0
查看A + B*x + C*y = 0，您会看到：
A，是[(x2 -x1)*y1 + (y1 - y2)*x1] = x2*y1 - y2*x1
B，x的系数为(y2 - y1)
C，y的系数为(x1 - x2)
因此源代码中的值np.array([A, B, C])显示为np.array([xB*yA - xA*yB, yB - yA, xA - xB])