线性分类器学习方法 什么叫线性分类器

什么是线性分类器？

线性分类器是一种通过线性决策边界(超平面)将数据空间划分为不同类别的机器学习模型。它通过一个线性函数对输入特征进行加权组合，然后根据组合结果的符号或大小来判断样本所属类别。

数学表达式为：f(x) = wx + b

其中：

常见的线性分类器学习方法

1. 感知器算法(Perceptron)

2. 逻辑回归(Logistic Regression)

3. 线性支持向量机(Linear SVM)

4. 线性判别分析(LDA)

线性分类器的特点

优点：

局限性：

在实际应用中，线性分类器常作为基准模型，或作为更复杂模型的组成部分。