感知器计算机的学习过程可以分为以下几个步骤：
理解感知器原理
感知器是一种二分类算法，由Frank Rosenblatt提出。它通过训练数据学习一个超平面，将数据分为正负两类。
感知器的输出基于输入特征向量的加权和是否超过某个阈值，若超过则输出1，否则输出-1。
学习感知器算法
初始化权重：为感知器的每个输入特征分配一个初始权重，通常为随机值。
计算预测输出：对于每个训练样本，计算其加权输入和是否超过阈值，得到预测输出。
更新权重：当预测输出与实际输出不符时，根据误差调整权重。具体地，如果预测输出为1而实际输出为-1，则减小权重；反之，如果预测输出为-1而实际输出为1，则增加权重。
迭代训练：重复上述步骤，直到所有训练样本都被正确分类或达到预定的迭代次数。
学习资源
《统计学习方法》是一本经典的教材，详细介绍了感知器算法的学习过程和应用。
在线课程和教程，如Coursera、edX等平台上的相关课程，可以帮助你更系统地学习感知器计算机。
学术论文和博客文章，如arXiv上的论文，可以提供不同的视角和实现细节。
实践项目
通过实现感知器算法来解决具体问题，如图像分类、文本分类等，可以加深对感知器算法的理解。
参与开源项目，如GitHub上的感知器实现，可以学习到其他人的代码和优化方法。
进一步学习
深入了解感知器算法的局限性，如它只能解决线性可分问题。
学习更先进的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等，以扩展你的知识体系。
通过以上步骤，你可以系统地学习感知器计算机，并掌握其原理和应用方法。