在单层神经网络（感知机）中，划分两类的决策边界的公式为y=-(w1x+b)/w2 因为有原始公式为y=w1x1+w2x2+b，对于边界上的点能够使得w1x1+w2x2+b=0，那么就可以推得x2=-(w1x1+b)/w2，换一下表达方式即是y=-(w1*x+b)/w2
