2クラスを分ける直線を、誤分類のたびに少しずつ修正して学習する様子を眺める。
パーセプトロンは、各点を直線で2クラスに分け、間違えた点があるたびに重み（直線の向きと位置）をその点の方向へ少し動かす、という最も基本的な学習則です。データが直線で分けられるなら、有限回の更新で誤分類ゼロに収束します。点が線形分離できる配置のとき、線がカチッと決まる瞬間が見どころ。