线性分类器和逻辑回归

线性分类器和逻辑回归是常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。

线性分类器基于线性模型，通过构建一个超平面来将不同类别的样本点分开。它使用线性函数进行分类决策，即将输入特征与权重进行线性组合，并通过一个阈值函数来判断样本点所属的类别。常见的线性分类器包括感知机和支持向量机（SVM）。

逻辑回归是一种广义线性模型，它使用逻辑函数（或称为sigmoid函数）将线性模型的输出映射到0和1之间的概率值。逻辑回归假设样本点服从伯努利分布，通过最大化似然函数来估计模型参数，从而得到最佳的分类边界。逻辑回归可以通过梯度下降等优化算法进行训练。

总体而言，线性分类器和逻辑回归在处理二分类问题时具有一定的相似性，但逻辑回归更加灵活，可以通过调整阈值来调整分类边界的平衡点，并且可以输出样本点属于某一类别的概率。