基于jupyter notebook的python编程-----机器学习中的线性分类器及相应判定方法(鸢尾花数据集的分类可视化)

基于jupyter notebook的python编程-----机器学习中的线性分类器目录一、机器学习中线性分类器的定义1、什么是线性分类器？2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1--鸢尾花数据集的分类可视化及预测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码4、鸢尾花数据集的分类可视化的整体python代码三、例题2--判定一下模式属于哪类？1、将x=[7,5]tx=[7,5]^tx=[7,5]t代入上述判别函数2、该题三类问题判别原理3、通过python代码的判定如下所示
在进行人工智能机器学习的过程中，我们肯定会遇到对各种各种数据集的处理，然后进行分类；其中，分类是一个非常复杂而且十分难的一个过程，特别是需要对分类算法很好的了解掌握，我们才能进行精确的分类，看似处理的数据，实则我们处理的是未来人工智能深度学习的算法。
本次博客，林君学长将带大家通过举例鸢尾花数据集的分类可视化了解线性分类器，从而理解机器学习中的分类算法 一、机器学习中线性分类器的定义

在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。

1、什么是线性分类器？

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作者：陈一月的编程岁月

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