软分类:y 的取值只有正负两个离散值,例如 {0, 1} 硬分类:y 是正负两类区间中的连续值,例如 [0, 1] 一.感知机 主要思想:分错的样本数越少越好 用指示函数统计分错的样本数作为损失函数,不可微: 对错误分类样本,∑ -yi * f(xi) = ∑ -yi * WTxi (因为求和项一定大于0,所以损失函数越小表示错误分类的样本越少) 二.线性判别分析 主要思想:同一类别的样本方差足够小,不同类别之间分散开(类内小,类间大) Rayleigh quotient 和 generali…