简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。那么逻辑回归与线性回归是什么关系呢？逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回
一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
0、概述 本文的主要整理思路为：线性回归-->广义线性回归-->逻辑回归。线性回归是对描述问题的特征进行线性加权的过程，线性模型只能描述输入变量的线性关系，模型具有极大的局限性。为了提升模型性能，需要引入激活函数，罗辑回归即是一种引入了特定激活函数的线性回归模型。 文中还对一些容易混淆的概念进行了对比说明，如基函数和激活函数，Logistic分布和Sigmoid函数1、线性模型
逻辑回归和线性回归区别 一、总结 一句话总结： 因
转载
2020-10-02 12:07:00
1178阅读
2评论
线性回归和逻辑回归的区别一、总结一句话总结：线性回归预测的是一个连续值逻辑回归给出的“是”和“否”的回答 二、线性回归和逻辑回归的区别回归问题的条件/前提：1） 收集的数据2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。1. 线性回归
假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。
收集的数据
转载
2020-07-19 21:29:00
2008阅读
2评论
直接上李宏毅老师上课时的总结：
转载
2020-09-19 15:07:00
245阅读
2评论
逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。线性回归 线性回归预测的是直线，参数计算使用最小二乘法。 对于定义域x（-∞，+∞）上的值域y也是（-∞，+∞），这样的一个很明显的不合理处是，当我们加入惩罚项时，那些离群点容易受到极大的影响。 假如使用线性回归对{0,1}二分类问题做预测，则一个真值为1的样本，其预测值为100
线性回归回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明自变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如 医生治病时的望、闻、问、切之后判定病人是否生了什么病，其中的望闻问切就是获得自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如 hθ (x)
分类与回归 问题类型 解决方法 二元分类 线性SVM，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升树，朴素贝叶斯 多元分类 逻辑回归，决策树，随机森林，朴素贝叶斯 回归问题 线性最小二乘法，套索，岭回归，决策树，随机森林，梯度提升树，等渗回归 线性方法 线性向量机（SVM） 在Spark MLlib中线性S
原创
2021-07-29 14:24:51
547阅读
线性回归(Linear Regression)： 线性回归是回归模型，y=f(x)：表明自变量x和因变量y的关系。 1.模型 2.策略 损失函数(平方损失函数)： 注：平方误差代价函数是解决回归问题最常用的代价函数。 3.算法最小二乘法：注意：要求X是满秩的！逻辑回归(Logistic Regression)： 逻辑回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。 1.模型 逻辑回归实际上是处理
1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。2、线性回归 于一个一般的线性模型而言，其目标就是要建立输入变量和输出变量之间的回归模型。该模型是既是参数的线性组合，同时也是输入变量的线性组合。 最小二乘法，代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）：&
在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程，和多方查阅大神的博客，本以为很简单的逻辑回归，在深思其细节的时候，很多容易让人不理解，甚至是疑惑的地方，这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是逻辑回归？ 都说线性回归用来做回归预测，逻辑回归用于做二分类，一个是解决回归问题，一个用于解决分类问题。但很多人问起逻辑回归和线性回归的区别，很多人会大喊一声（也可能是三声）：逻辑回归就是对线性回归做了
线性回归和逻辑回归的关系 一、总结 一句话总结： 【需求是让f(x)来拟合[0,1]】，这个时候应该怎么做呢。拟合[0,1]就是【二分类】的问题。 【阶跃函数不连续，不可导】，所以就【用sigmoid】，所以就是逻辑回归了 逻辑回归：$$y = \frac { 1 } { 1 + e ^ { - (
转载
2020-11-29 04:34:00
213阅读
1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种二分类算法，虽然名字中带有回归，与回归之间有一定的联系，但不是回归算法。逻辑回归的数学表达模型：逻辑回归模型是具有一定数量的固定数量参数的模型，这取决于输入特征的数量。逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归与线性回归对比的
逻辑回归，是名为“回归”的线性分类器 ，本质是由线性回归变化而来，一种广泛用于分类问题的广义回归算法。通过函数z，线性回归使用输入的特征矩阵X输出一组连续型的标签枝y_pred,完成预测连续型变量的任务。若是离散型变量，则引入联系函数，让值无限接近0或1，二分类任务，逻辑回归的联系函数为Sigmoid函数 为什么选择逻辑回归：逻辑回归对线性关系的拟合效果好到丧心病狂；逻辑回归
其实没有多大的区别，就是逻辑回归多了一个Sigmoid函数，使样本能映射到[0,1]之间的数值，用来做分类问题。简单的例子就是可以使用吴恩达的课程中的例子来解释，线性回归用来预测房价，能找到一个公式来尽量拟合房价和影响房价因素之间的关系，最后得到的公式能准确的用来预测房价。在对参数不断调优以找到一组最拟合数据的参数来构成一个最好的模型，就是线性回归。在吴恩达的课程中举了一个癌症的例子 如果我们用线
本篇博文主要总结线性回归，线性回归虽然简单，但是却是很重要，我将沿着以下几个主题总结最小二乘法使用极大似然估计来解释最小二乘的解析式的求解过程线性回归的复杂度惩罚因子（LASSO，Ridge）梯度下降法实战最小二乘法线性回归,线性是指回归方程在空间中表现为直线形式,其决策边界是线性的.回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，基本形式:给定
逻辑回归与线性回归的区别
转载
2018-04-02 16:30:11
10000+阅读
目录线性回归模型数据最小二乘估计最小二乘法几何解释概率角度结论讨论在线性回归问题中最小二乘估计与极大似然估计的联系与区别推广多项式回归正则化-岭回归频率角度贝叶斯角度结论岭回归和lasso回归的异同点 线性回归模型线性回归就是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w数据数据集 D 样本X（其中为列向量） 值Y最
1、线性回归回归的目的是预测数值型数据的目标值。目标值的计算是通过一个线性方程得到的，这个方程称为回归方程，各未知量（特征）前的系数为回归系数，求这些系数的过程就是回归。对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差。把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为最优解了。线性回归可以参考：2.Logistic回归逻辑回归假设数据服从伯努利分布,是一种广义的线性回归
