什麼是線性分類器

機器學習算法

線性分類器是一種機器學習算法，通過特徵的線性組合來做出分類決定。

這種分類器使用線性函數來表達分類邊界，例如在二維空間中使用直線，在三維空間中使用平面，以此類推，在更高維度的空間中則使用超平面來進行分類。這意味着它們通過計算輸入數據的線性組合來爲每個類別打分，得分最高的類別決定了輸入數據的分類。常見的線性分類器包括線性迴歸分類器、貝葉斯分類器、單層感知機和支持向量機(SVM)的線性核版本。線性分類器通常應用於對分類速度有較高要求的場景，特別是在處理高維稀疏向量時表現良好。