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线性分类器和非线性分类器总结

本文主要是介绍线性分类器和非线性分类器总结,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
在机器学习中会遇到很多的分类器,在这篇博文中总结了常用的分类器线性和非线性的分类。
线性分类器:模型是参数的线性函数,分类平面是(超)平面。
非线性分类器:模型分界面可以是曲面或者是超平面的组合。
典型的线性分类器有感知机,LDA(文档主题模型),逻辑斯蒂回归,SVM(线性核)。
典型的非线性分类器有朴素贝叶斯,KNN,决策树,SVM(非线性核)。
原文链接:https://blog.csdn.net/jodie123456/article/details/90512238
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