问题描述：为什么说逻辑回归LR是非常典型的线性分类器？

首先，我们要弄明白区分线性与非线性分类器的标准是什么？是决策边界（Decision Boundary）

以二分类（LR可以用于多分类）为例进行说明：

逻辑回归的判别式如下图所示：

总结：虽然逻辑回归的模型特征经过非线性函数Sigmoid的转换，但是它的决策边界是线性方程，所以逻辑回归LR是非常典型的线性分类器。

决策边界的由来：决策边界上的样本被划分为正负样本的概率相等，即P(y=1|x,w) = P(y=0|x,w)得到。