假定单层感知机使用的激活函数为阶跃函数：当x≥0时，f(x)=1；当x<0时，f(x)=0。请定义其分类损失函数并求其关于w的梯度

单层感知机使用的分类损失函数为交叉熵损失函数，其公式为：L(w)=-∑(y*log(y_hat)+(1-y)*log(1-y_hat))，其中y为真实标签，y_hat为预测标签，log为自然对数。

关于w的梯度为：∂L(w)/∂w=-(y-y_hat)*x，其中x为输入特征。