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感知机不是二类分类的线性分类模型

比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、（）、神经网络

以下()属于线性分类器最佳准则?

感知机学习算法可以直观解释为：当一个实例点被误分类，即位于分离超平面的错误一侧时，则调整模型权重，使分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面之间的距离，直至超平面越过该误分类点使其被

Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合