線性分類

1，基本概念 在機器學習領域，分類的目標是指將具有相似特徵的對象聚集。而一個線性分類器則透過特徵的線性組合來做出分類決定，以達到此種目的。對象的特徵通常被描述爲特徵值，而在向量中則描述爲特徵向量。 2，線性分類表達式 線性分類器用作圖像分類主要有兩部分組成：一個是假設函數, 它是原始圖像數據到類別的映射。另一個是損失函數，該方法可轉化爲一個最優化問題，在最優化過程中，將通過更新假設函數的參數值來最

>>阅读原文<<