用Python实现具体的朴素感知机，并完成人名性别分类

首先，我们需要了解朴素感知机的基本原理和算法流程。

朴素感知机是一种二分类模型，可以用于对数据进行分类。它的基本思想是通过一条分离超平面将不同类别的数据分开。具体来说，给定一个训练数据集，朴素感知机通过迭代算法找到一个超平面，使得该超平面能够将训练数据集中的正负样本完全分开。

算法流程如下：

1. 初始化模型参数w和b
2. 随机选择一个训练样本x，计算其预测值y_hat
3. 如果y_hat等于该样本的真实标签y，则不更新模型参数
4. 如果y_hat不等于y，则更新模型参数w和b，使得y_hat更接近y
5. 重复步骤2-4，直到所有训练样本都被正确分类或者达到最大迭代次数

接下来，我们使用Python实现朴素感知机，并完成人名性别分类。代码如下：