列表对感知器算法、Fisher 线性判别分析、支持向量机的基本要素进行归纳与对比

感知器算法：

- 基本要素：输入向量、权重向量、阈值、激活函数、学习率、迭代次数。
- 算法思想：使用梯度下降法更新权重向量和阈值，使得感知器能够分类正确。
- 优点：简单快速，易于实现。
- 缺点：只能处理线性可分问题，对于非线性问题效果较差。

Fisher 线性判别分析：

- 基本要素：类别数、样本数、样本均值、类内散度矩阵、类间散度矩阵、投影向量。
- 算法思想：通过最大化类间散度矩阵与最小化类内散度矩阵的比值，得到最佳的投影方向，用于分类。
- 优点：对于高维数据具有较好的降维效果，适用于多分类问题。
- 缺点：对于非线性问题效果较差，需要先假设数据符合高斯分布。

支持向量机：

- 基本要素：核函数、支持向量、决策函数、软间隔、正则化参数。
- 算法思想：通过将数据映射到高维空间后，利用最大间隔原则和核函数处理非线性问题，得到最佳的决策边界。
- 优点：对于非线性问题效果较好，具有较高的泛化能力。
- 缺点：需要选择合适的核函数和正则化参数，计算复杂度高。