逻辑回归-3.决策边界
决策边界 我们可以看出 决定y取不同值的边界为：$$ \theta^T \cdot x_b = 0 $$ 上式表达式是一条直线，为决策边界，如果新来一个样本，和训练后得到的$ \theta $相乘，根据是否大于0，决定到底属于哪一类 画出决策边界 如果样本有两个特征\(x1,x2 ...
原文：机器学习：逻辑回归（决策边界）
一 基础理解 决策边界：在特征空间内，根据不同特征对样本进行分类，不同类型间的分界就是模型针对该数据集的决策边界。 决策边界，用于分类问题中，通过决策边界可以更好的可视化分类结果 在二维特征空间中，决策边界为一条直线，理论上，在该直线上 .T.x ，但实际上不一定存在这样的样本点 通过决策边界可以直接根据样本在特征空间的位置对该样本的类型进行预测 满足决策边界条件的样本点，分为哪一类都可以，但实际 ...
2018-07-25 20:03 0 2017 推荐指数：
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