是的，感知器学习算法是一个线性分类器。如果您的数据可以通过超平面分离，那么感知器将始终收敛。如果数据不是线性可分的，它将永远不会收敛。

在实践中，感知器学习算法可用于线性不可分的数据，但必须定义一些额外的参数，以确定算法应在什么条件下停止“尝试”拟合数据。

例如，您可以设置算法运行的最大迭代次数（或 epochs），或者您可以设置允许错误分类的最大数量的阈值。