简略解释为什么公式（4.10）中的 delta 法则仅是公式（4.7）表示的真正梯度下降法则的近似？
真正的梯度下降法则： Δwi=η∑d∈D(td−od)xid(4.7) \Delta w_i = \eta \sum_{d \in D}(t_d - o_d) x_{id} \tag{4.7} Δwi=ηd∈D∑(td−od)xid(4.7)
近似梯度下降法则： Δwi=η(t−o)xi(4.10) \Delta w_i = \eta (t-o)x_i \tag{4.10} Δwi=η(t−o)xi(4.10)
仔细对比，可以发现（4.10）只考虑了当前的误差，而（4.7）则考虑了对于所有训练样例整体的误差。也就是说，采用（4.10），那么就是只使用当前一步的误差来指导机器学习，而（4.7）则看得更远。
