感知器算法是一種用於訓練二元分類器的人工神經網路算法，其基本原理和步驟如下：
感知器算法的基本原理。感知器算法模擬了人類神經細胞的工作方式，通過調整權重來學習如何對輸入進行分類。每個輸入都與一個權重相關聯，表示該輸入對最終輸出的重要性，感知器的輸出是根據輸入的加權和通過激活函式（如階躍函式）處理後的結果。當加權和超過某個閾值時，輸出1，否則輸出0。
感知器算法的訓練過程。感知器的訓練是基於誤差驅動的，通過疊代調整權重和閾值，使感知器的預測結果逼近實際結果。在每輪疊代中，如果樣本被正確分類，則不調整權重；如果樣本被錯誤分類，則根據錯誤的方向調整權重。這個過程繼續直到所有樣本都能被正確分類為止。
感知器算法的數學表達。感知器算法可以用數學公式表示為wTx>=0時分類為正樣本，wTx<0时分类为负样本。这里，w是权重向量，x是输入特征向量，T表示转置。
感知器算法的局限性。感知器算法只能處理線性可分的數據，即存在一個超平面可以將不同類別的數據完全分開的情況。對於非線性可分的數據，感知器算法無法找到合適的權重向量來正確分類所有數據。
總的來說，感知器算法是一種簡單但有效的機器學習算法，它能夠從數據中學習出一個判斷規則來進行分類。