感知机的梯度求导疑问

[xinghalo]

好奇，再做梯度更新的时候，为什么梯度是label-output。
在《统计学习方法》里面，梯度更新的规则是 w = w + αyixi

def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):
        delta = label - output
        print("delta\t: %f" % delta)
        self.weights = [w + rate * delta * x for (x, w) in zip(input_vec, self.weights)]
        self.bias += rate * delta
        print(self)

[xinghalo]

原来是公式推导简化而来的，看完第二篇，就明白了