Linear Classifiers

Im Bereich des maschinellen Lernens besteht das Ziel der statistischen Klassifizierung darin, anhand der Merkmale eines Objekts festzustellen, zu welcher Klasse (oder Gruppe) es gehört. Ein linearer Klassifikator erreicht dies, indem er eine Klassifizierungsentscheidung trifft, die auf dem Wert einer linearen Kombination der Eigenschaften basiert. Die Eigenschaften eines Objekts werden auch als Merkmalswerte bezeichnet und werden typischerweise der Maschine in einem Vektor, dem sogenannten Merkmalsvektor, präsentiert. Solche Klassifikatoren eignen sich gut für praktische Probleme wie die Dokumentenklassifizierung und ganz allgemein für Probleme mit vielen Variablen (Merkmalen), die eine Genauigkeit erreichen, die mit nichtlinearen Klassifikatoren vergleichbar ist, während sie weniger Zeit für das Erlernen und Anwenden benötigen.