本程序实现了感知机分类器的训练和分类
应用场景：在二分类问题中，且分类是线性可分的，可以使用感知机分类器
算法的核心**是：
y = sign(w*x + b)
sign(x) = -1 if x < 0 else 1
训练数据中，正类标记为1，负类标记为-1
通过训练找到w和b使得所有的训练数据都能够满足
计算步骤：
1、随机生成w向量和b
2、找到误分类点（满足-y*(w*x+b)>0）
3、随机选择一个误分类点
按照
w(i) = w(i) + step*y*x(i)
b = b + step*y
来进行更新参数，w(i),x(i)分别表示w,x向量的第i个值
4、重复2步骤，直到误分类点个数为0
测试数据在main函数中