老师，决策边界就是我问的前两个问题的答案
来源：9-5 决策边界
慕运维7479159
2018-06-17
这个决策边界是当表达式 = 0.5 的时候的体现，这样理解正确吗， 线性回归是将所有的点尽可能落在这条线上，而逻辑回归，是找到一条线尽可能将两部分分开，尽量避免点落在线上，这是我从表面的理解
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可以这么理解。如果一个点落在决策边界上，就表示对于我们的模型来说，这个数据点分到A类的概率为50%；分到B类的概率也为50%。换句话说，其实我们的算法模型对于这个正好落在决策边界上的点具体分在A类还是B类，并不能提供很好的指导意义：（
你描述的“逻辑回归，是找到一条线尽可能将两部分分开，尽量避免点落在线上”，如果泛泛用自然语言去理解，没有问题。但是什么叫“尽可能分开”，放到真正的算法研究中，就需要严格的数学定义。实际上，你的这个描述，更像SVM算法的思想。SVM在这个课程的后续会介绍。
对于逻辑回归，也是找到一条尽可能“好”的直线，将两部分分开。不过在逻辑回归中，这个“好”的标准是：对所有样本分类的错误率尽可能低（具体数学描述参见这一章推导的逻辑回归的损失函数）。等到学完SVM，可以回过头来，再来仔细比较一下，逻辑回归算法和SVM算法的不同。都是找到一根尽量“好”的直线把两部分分开， 但是对“什么是好”的定义不同，就造就了两种不同的算法：）
加油！
212018-06-17
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