在Coursera上Andrew Ng关于分类的机器学习视频中（第三个视频），他提到“决策边界不是训练集的属性”。这句话是什么意思？这是否也意味着我们在线性回归中用来拟合数据的直线或任何曲线也不是训练集的属性？他声称那些通过线性回归得到的曲线不是相应训练数据的属性。我对此有点困惑。希望能解答我的疑问。提前感谢。

回答：

决策边界是分类器的一个属性。不同的分类器会导致不同的决策边界。

决策边界与线性回归无关，因为它只适用于分类问题。决策边界是将分类问题中两个不同类别的元素分开的曲线（或在超过两个维度的情况下，是一个曲面）。在逻辑回归中，决策边界是一条直线，而在非线性分类方法中，如神经网络，决策边界是一条曲线。