了解判定邊界的概念，可以幫助我們理解邏輯回歸的假設函式到底在計算什麼。
從左圖可以看到：對於樣本類別的判斷完全取決於sigmoid函式的輸出
該輸出又與函式自變數z具有直接關係，也就是說：
又因為那麼上式其實就是：
也就是說，對於給定的樣本x，對於它的類別判斷最終可由下式確定：
決策邊界，也稱為決策面，是用於在n維空間，將不同類別樣本分開的平面或曲面。
其中所描述的曲線就是判定邊界。利用判定邊界和假設函式進行判斷是等價的。
那麼，如何利用判定邊界進行分類**？關於假設函式中的引數θ，這裡先認為它是已知的。
線性的決策邊界
假設我們有乙個模型：
引數θ是：
我們可以繪製直線 x1+x2=3，這條線便是我們模型的分界線，將**為 1 的區域和**為 0 的區域分隔開。
如下圖：
非線性的決策邊界
邊界框回歸
原 置頂2017年08月31日 22 38 05 南有喬木ntu 閱讀數 73169 目標檢測演算法 更多 分類專欄 目標檢測 最近一直看檢測有關的 從rcnn，fast rcnn,faster rcnn,yolo,r fcn,ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。這些 中損失函式都包含了邊...
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邏輯回歸分類器的決策邊界視覺化
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