分類器：完成分類任務的人工智慧系統
特徵，特徵向量，特徵點和特徵空間
資料的標註：在分類中，訓練和測試資料一般都需要知道他們的實際類別。人工地給資料標上真實類別的過程被稱為資料的標註。
訓練集：當乙個資料集被用於分類器的訓練，我們稱之為訓練集
演算法：根據資料集來訓練分類器的過程，是由一系列判斷和計算的步驟組成的。在乙個資料集上，使用不同的演算法可能會獲得不同的分類器。
下面介紹兩種常見的訓練線性分類的演算法：感知器和支援向量機
感知器
感知器是一種訓練線性分類器的演算法，它的主要想法是利用被誤分類的訓練資料調整現有的分類器引數，使得調整後的分類器判斷更加準確
損失函式：是在訓練過程中用來度量分類器輸出錯誤程度的數學化表示，**錯誤越大，損失函式的取值越大。定義合適的損失函式對於訓練分類器是非常重要的。感知器和支援向量機就是基於不同的損失函式建立起來的。
乙個點距離分類直線越遠，分類**的可信程度越高。在給定一批訓練資料後，我們希望訓練得到的分類直線在分類準確的前提下，離開資料點越遠越好，這樣我們得到的分類器**的可信度相對較高。
線性分類器是分類器中的一種，類似的，線性支援向量機也是支援向量機的一種。
支援向量書那些能夠定義分類直線的資料，也是那些最難被分類的資料。
支援向量機是分類間隔最大的分類器
歸一化函式：將多個分類器的輸出值通過乙個歸一化指數函式，它可以吧輸出轉化為概率——說明輸入舞台屬於某一類的可能性。歸一化指數函式是將乙個向量「壓縮」到另乙個向量中，使得其中每乙個元素的範圍在（0,1）之間，並且所有的元素和為1。這個過程就稱為歸一化。
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