PAGE1

PAGE1

线性分类与线性可分支持向量机

线性分类器

线性分类器是一种通过线性模型对数据进行分类的机器学习方法。在二维空间中，线性分类器通过一条直线将数据分为两类；在高维空间中，线性分类器通过一个超平面进行分类。线性分类器的数学模型通常表示为：

f

其中，w是权重向量，x是输入特征向量，b是偏置项。分类决策通过比较fx的值与某个阈值（通常为0）来确定。如果fx0，则将x分类为一类；如果f

线性可分支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。在本节中，我们将重点讨论线性可分支持向量机，