线程分类器与非线性分类器的区别以及优劣？
如果模型是参数的线性函数，并且存在线性分类面，那么就是线性分类器，否则不是。
常用的线性分类器有:LR ,贝叶斯分类，单层感知器，线性回归
常见的非线性分类器：决策树，RF，GBDT，多层感知机
SVM两种都有（看线性核还是高斯核）
线性分类器速度快，编程方便，但是可能拟合效果不会很好
非线性分类器编程复杂，但是效果拟合能力强
如果模型是参数的线性函数，并且存在线性分类面，那么就是线性分类器，否则不是。
常用的线性分类器有:LR ,贝叶斯分类，单层感知器，线性回归
常见的非线性分类器：决策树，RF，GBDT，多层感知机
SVM两种都有（看线性核还是高斯核）
线性分类器速度快，编程方便，但是可能拟合效果不会很好
非线性分类器编程复杂，但是效果拟合能力强