决策边界

在人脸识别中，逻辑回归可以被用来解决二分类问题，比如判断一张人脸照片是否为某一个人的照片。基于已有的人脸图片作为训练数据，逻辑回归算法可以学习到人脸特征和分类决策的决策边界，然后用于对新的人脸图片进行分类。此外，在多分类问题中也可以将逻辑回归结合其他算法如softmax...

我想请教关于k近邻算法对于决策边界的刻画方法。我的理解是，k近邻算法通过计算待分类点与训练集中所有点之间的距离，选取k个距离最近的点作为近邻，然后通过投票表决的方式确定待分类点的类别。那么，对于决策边界的刻画，是不是就是指这k个近邻点与待分类点所处的区域边界呢？如果...

我对SVM在股票价格预测中的应用情况感到困惑。我了解SVM是一种监督学习模型，预测目标是基于先前的数据来构建决策边界。它对于非线性关系有很好的适应性，但在实际应用中，我不确定它如何在股票市场中发挥作用。我还想知道数据的来源和如何选择特征。如果有人在这方面有经验，能否指...

我正在寻找关于线性鉴别分析（LDA）在多分类场景中应用的更深入了解。我了解LDA是一种用于降维和特征选择的方法，但是我对LDA在多分类场景中的具体应用不是很清楚。针对多分类场景，LDA是如何确定最优的决策边界？在什么情况下，LDA比其他分类方法（如k-近邻分类器和支持向量机）更优...

我想了解逻辑回归模型如何处理非线性决策边界的问题。我正在尝试用逻辑回归模型解决一个分类问题，但是数据集中存在非线性关系，导致线性决策边界不能很好地对数据进行分类。我听说逻辑回归模型可以通过添加高次特征来处理非线性关系，但我不是很清楚具体实现方法。请问有哪些技巧和...

我想请教一个问题，关于k近邻算法中的决策边界如何处理。据我了解，k近邻算法是一种常用的分类算法，但是当数据点较为密集时，可能会出现决策边界不清晰的情况。在这种情况下，如果我们直接画出决策边界，则可能会出现过于复杂的边界或者边界不连续等情况。请问有哪些方法可以处理这...

我对SVM在物流运输中的应用很感兴趣。我了解到SVM是一种通过建立决策边界来进行分类的机器学习算法，有许多领域应用，物流运输也不例外。但我想了解更具体的情况，例如在哪些方面可以使用SVM，如何对数据进行处理和训练模型等等。期待有专业人士给予解答。 ...

请问逻辑回归算法在处理决策边界具有非线性的情况时，该如何处理呢？我使用该算法在处理数据时发现决策边界不是一条直线，而是曲线或者多个线性的边界，查看了一些资料但还是有点懵。请哪位大佬指点一下，非常感谢！ ...