機器學習：邏輯迴歸（決策邊界）

一、基礎理解 決策邊界：在特徵空間內，根據不同特徵對樣本進行分類，不同類型間的分界就是模型針對該數據集的決策邊界。 決策邊界，用於分類問題中，通過決策邊界可以更好的可視化分類結果； 在二維特徵空間中，決策邊界爲一條直線，理論上，在該直線上 θ.T.x = 0，但實際上不一定存在這樣的樣本點； 通過決策邊界可以直接根據樣本在特徵空間的位置對該樣本的類型進行預測； 滿足決策邊界條件的樣本點，分爲哪一類

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