线性分类器和非线性分类器总结

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