機器學習與模式識別第三章：判別函數

在很多實際問題中，由於樣本特徵空間的類條件概率密度的形式常常很難確定，利用非參數方法估計需要很大的樣本空間，而且隨着特徵空間位數的增加所需的樣本數急劇增加，因此在實際問題中，我們往往不確定某個判別函數類，然後利用樣本集確定出判別函數中的未知參數。 線性判別 線性判別函數法是一種較爲簡單的判別函數，最簡單的是線性函數，它的分界面是超平面，採用線性判別函數所產生的錯誤率或風險雖然可能比貝葉斯分類器來的

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