线性分类器是如何分类的

线性分类器是一种基于线性函数的分类器，它通过计算输入特征和权重之间的线性组合来进行分类。具体来说，线性分类器可以表示为：

f(x) = w^T x + b

其中，x是输入特征向量，w是权重向量，b是偏置项。线性分类器的分类决策是基于该函数的符号，即如果f(x)>0，则将x分配给正类，否则将其分配给负类。

在训练过程中，分类器的参数w和b将通过学习算法进行优化，以最小化分类误差或最大化分类边界。常见的线性分类器包括感知机、逻辑回归和支持向量机等。