线性分类器与非线性分类器的区别是什么？有哪些优劣特性？

Posted 2021-08-31 Data+Science+Insight

线性分类器与非线性分类器的区别是什么？有哪些优劣特性？

线性分类器

线性分类器就是用一个“超平面”将两个样本隔离开，如：
  （1）二维平面上的两个样本用一条直线来进行分类；
  （2）三维立体空间内的两个样本用一个平面来进行分类；
  （3）N维空间内的两个样本用一个超平面来进行分类。
常见的线性分类器有：LR，贝叶斯分类，单层感知机、线性回归，SVM（线性核）等。
线性分类器速度快、编程方便且便于理解，但是拟合能力低。

非线性分类器

非线性分类器就是用一个“超曲面”或者多个超平（曲）面的组合将两组样本隔离开（不属于线性的分类器），如：
  （1）二维平面上的两组样本用一条曲线或折线来进行分类；
  （2）三维立体空间内的两组样本用一个曲面或者折面来进行分类；
  （3）N维空间内的两组样本用一个