1、我們常見的感知機算法就是PLA（perception linear algorithm，線性感知機算法）。通過對訓練集訓練不斷修正得到的每個感知機模型，PLA在其生成過程中，不斷判斷其對未知類型的預測結果是否有錯，若是有錯，則繼續修正，若是沒有，則算法停止，得到最後的對未知類型預測準確的感知機。
2、口袋算法（Pocket Algorithm），在得到所有的感知機模型之後，將所有的感知機模型進行對比，找到其中對位置類型預測結果錯誤最少的那個，作爲最終的感知機模型。
3、表決感知機（Voted perception），給樣本中每個支持向量一個權重，在訓練生成感知機模型期間，計算得出每個感知機模型中錯誤向量權重的和。在選擇模型時，在所有這個模型中，選擇權重和最小的那個即可。其過程如下：
