Это незавершённая статья Автор, вероятно, переобучился и отправился спать. Вы можете помочь, экстраполировав местную информацию. |
Линейный классификатор[]
Линейный классификатор — алгоритм классификации, основанный на построении линейной разделяющей поверхности. Иными словами, это такой классификатор, дискриминантная функция которого линейна. В случае двух классов разделяющей поверхностью является гиперплоскость, которая делит пространство признаков на два полупространства. В случае большего числа классов разделяющая поверхность кусочно-линейна (как сумма выпуклых функций, которая тоже является выпуклой функцией).
Бинарная классификация[]
Пусть объект задается признаками, то есть представим в виде вектора , — метка класса для объекта (). Тогда линейным классификатором для разделяющей плоскости, заданной в пространстве признаков нормалью и скаляром будет следующий классификатор:
DANGER! Это место вызывает сомнения или непонимание! Может, +w0? Неважно, конечно, но выглядит странно |
.
Зачастую вводится дополнительный признак равный , так, что , а в качестве берется вектор . Тогда тот же классификатор можно представить в более компактном виде:
.
Многоклассовая классификация[]
Для случая нескольких классов (, где — множество всех меток классов) вводится плоскостей, а классификатор определяется так:
.
Где — матрица, состоящая из векторов ().
По факту — это вектор, задающий разделяющую плоскость между классом с меткой и всеми остальными, при классификации алгоритм выбирает тот класс, принадлежность объекта к которому наиболее вероятна (то есть максимизирует отступ для этого объекта).
для бинарной классификации и для многоклассовой подбираются по принципу минимизации эмпирического риска.