线性分类器三种最优准则

线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，需要注意的是贝叶斯分类器不是线性分类器。

具体来看线性分类器三种最优准则：

Fisher 准则：

根据两类样本一般类内密集，类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。这种度量通过类内离散矩阵 Sw 和类间离散矩阵 Sb 实现。

感知准则函数：

准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。

支持向量机：

基本思想是在两类线性可分条件下，所设计分类器界面使两类之间的间隔为最大，它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。

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