什么是线性分类器

线性分类器是机器学习和统计学中的一个基本概念，主要用于分类任务。它通过找到一个线性决策边界来区分特征空间中的不同类别。这个决策边界由线性方程定义，并可以以超平面的形式表示。在二维平面上，正负样本可以用一条直线来进行分类；在三维立体空间内，可以用一个平面来进行分类；而在更高维度的空间中，则用一个超平面来进行分类。

线性分类器的目标是通过特征的线性组合来做出分类决定，以达到将具有相似特征的对象聚集的目的。具体来说，线性分类器计算输入数据的特征向量与权重向量的点积，并加上一个偏置项，然后通过一个激活函数（如阈值函数）来决定最终的分类结果。

常见的线性分类器包括逻辑回归、感知机和支持向量机（SVM）等。这些算法通过学习一组权重和偏置，将输入数据分为不同的类别。例如，支持向量机（SVM）试图找到一个分类间隔最大化的超平面，从而实现最佳分类效果。

线性分类器通过拟合一个线性函数来划分数据，并根据不同的应用场景和数据特点，有多种不同的线性分类器可供选择。