一、邏輯回歸（Logistic Regression）

盡管名為回歸，邏輯回歸實際上是一種分類算法。它通過線性組合將輸入特征映射到一個概率值，并將概率值轉化為類別標簽。邏輯回歸使用邏輯函數（也稱為sigmoid函數）來實現這個映射，使得輸出在0到1之間。在訓練過程中，邏輯回歸通過最大似然估計來調整權重，以較好地擬合訓練數據。

二、感知機（Perceptron）

感知機是一種最簡單的線性分類器，由美國心理學家Frank Rosenblatt在1957年提出。它通過學習一組權重和偏置，將輸入數據映射到二進制分類標簽。感知機適用于線性可分的問題，但在某些情況下可能會收斂到錯誤的分類器。感知機的思想對后來的分類算法產生了重要影響。

三、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）

支持向量機是一種強大的線性分類器，它不僅可以處理線性可分的情況，還可以通過核函數處理非線性問題。SVM的目標是找到一個優異的超平面，以最大化不同類別之間的間隔（即支持向量到超平面的距離）。這個超平面能夠將不同類別的樣本分開，并具有較好的泛化能力。

在機器學習領域，線性分類器是最基本且常用的分類方法之一。不同的線性分類器適用于不同的問題和數據情況，選擇合適的算法取決于數據的特點和分類要求。

常見問答：

Q1：邏輯回歸和支持向量機有何不同？
答：邏輯回歸和支持向量機都是線性分類器，但邏輯回歸直接輸出概率值，并使用邏輯函數進行分類，而支持向量機旨在找到一個優異超平面以最大化不同類別之間的間隔。

Q2：感知機和邏輯回歸在實際應用中的區別是什么？
答：感知機主要適用于線性可分問題，邏輯回歸則適用于處理分類概率。邏輯回歸更常用于二分類問題，而感知機可能在某些情況下收斂到錯誤的分類器。

Q3：支持向量機如何處理非線性問題？
答：支持向量機可以通過使用核函數將輸入特征映射到高維空間，從而在高維空間中找到一個超平面來處理非線性問題。常用的核函數包括多項式核、高斯核等。