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文件名称：模式识别基础：分类器设计_（5）.线性分类器设计.docx
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更新时间：2025-11-30
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文档摘要
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线性分类器设计
1.线性分类器的基本概念
线性分类器是一种基于线性模型的分类算法，它通过找到一个线性决策边界来将数据分为不同的类别。线性分类器的优点在于简单、高效且易于理解和实现。常见的线性分类器包括感知机（Perceptron）、线性支持向量机（LinearSVM）、逻辑回归（LogisticRegression）等。
1.1线性决策边界
线性决策边界是指将数据空间分为两个或多个区域的超平面。对于二分类问题，决策边界可以表示为一个线性方程：
w
其中，w是权重向量，x是输入特征向量，b是偏置项。决策边界将数据空间分为两部分，一部分属于类别