线性阈值模型

线性阈值模型是一种简单而强大的机器学习模型，它基于输入特征与权重的线性组合来预测输出。该模型的核心思想是，当输入特征与权重的乘积超过某个阈值时，输出为1；否则，输出为0。这种阈值机制使得模型能够捕捉到输入特征之间的非线性关系，同时保持计算效率。线性阈值模型广泛应用于图像处理、语音识别和自然语言处理等领域，尤其在二分类问题中表现出色。