• Baseada de dados das flores de Iris
• Atributo:
  • Comprimento da sépala
  • largura da sépala
  • Comprimento da Sépala
• Classificação Vinária Linear (d atributos), dada a reta $r: w^t * X = 0$, calcula-se a predição$h_w(X) = ({\overrightarrow{w}}^T X > 0)$ ,com $h_w(x) \in [0,1]$
• Em ciclo
  • sorteia os valores de w
  • sorteie aleatoriamente um exemplo $e_i = (x_i, y_i)$
  • atualize o vetor w: $\overrightarrow w_{t+1} = \overrightarrow w_t + \alpha_t(y_i - h_{w_i}(x_i)) * x_i | x_i \in X$
• Até n ciclos ou até um erro mínimo
• escolha do alfa