机器学习-线性分类

线性分类器基于特征的线性组合的值进行分类决策。 想象一下，线性分类器将把定义特定类的所有特征合并到其权重中。当问题是线性可分离的时，这种类型的分类器效果更好。 X: 输入向量 W：权重矩阵 B：偏差矢量 权重矩阵对于每个需要分类的类都有一行，对于x的元素（特征）有一列。在上面的图片中，每行将由权重矩阵中的一行表示。改变权重的效果将改变线条角度，同时改变偏压，将使线条左右移动。 参数化方法这个想法是

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