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。
定义.如果输入的特征向量是实数向量formula_1，则输出的分数为：其中formula_3是一个权重向量，而"f"是一个函数，该函数可以通过预先定义的功能块，映射两个向量的点积，得到希望的输出。权重向量formula_3是从带标签的训练样本集合中所学到的。通常，"f"是个简单函数，会将超过一定阈