...和已分类的训练集，如果存在至少一个超平面将他们分离成于自身属性相对应的C1,C2两类，我们就他们为线性可分的（linearly separable），对于线性可分的数据集，根据（1.4）可得出相应的decision function（这个词怎么说都觉着别扭..
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感知器是一种有用的神经网络模型，可以对线性可分的模式进行正确分类。
Perceptron is a kind of useful neural network model and can classify the classification of the detachable linearity correctly.
该文分析了非线性混叠信号的可分离性及分离条件，指出现阶段非线性混叠信号盲分离的局限性。
The separability and separating conditions for mixed signals are analyzed in this paper. The limitation of nonlinear blind source separation methods is proposed.
最优分类超平面原理使SVM在解决线性可分问题时有很好的表现。
The principle of finding optimized decision boundary give SVM excellent performance on linear separatable problems.
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