logistic学习笔记
1、 logistic回归与一般线性回归模型的区别：（1） 线性回归的结果变量 与因变量或者反应变量与自变量之间的关系假设是线性的，而logistic回归中 两者之间的关系是非线性的；（2） 前提假设不同，在线性回归中，通常假设，对于自变量x的某个值，因变量Y的观测值服从正
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2024-05-14 21:03:04
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第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便取1维）：然后
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2024-05-13 21:14:48
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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？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是L
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2024-06-28 10:17:00
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logistic回归与线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logistic回归的因变量可
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2023-10-17 23:43:20
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在说逻辑回归之前，可以先说一说逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归与线性回归在学习规则形式上是完全一致的，它们的区别在于hθ(x(i))为什么样的函数当hθ(x(i))=θTx(i)时，表示的是线性回归，它的任务是做回归用的。当时，表示的是逻辑回归，假定模型服从二项分布，使用最大似然函数推导的，它的任务是做分类用的，逻辑回归是一个广义的线性模型，是对数线性模型。 下面就是逻辑回归的推导过程
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2024-04-04 16:34:56
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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
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2024-05-10 20:48:01
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写在前面：在本篇博客中，旨在对线性回归从新的角度考虑，然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似（Maximum Likelihood Appropriation－MLA）求解模型中的参数，以及梯度下降法解决MLA。然后分析加入不同范数（L0, L1, L2）对线性回归的影响。其次，另外一个重点是Logistic回归，他们分别用来做回归和分类。线性回归与Logistic回归的区别，以及由Logis
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2024-08-13 11:24:48
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# Logistic回归和线性回归的区别
在机器学习和统计学中，回归分析是一种广泛应用的技术。常见的回归方法有线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）。尽管它们的名字相似，但实际上它们适用于不同类型的任务。本文将讨论这两者之间的主要区别，并通过示例代码加以说明。
## 线性回归（Linear Regression）
线性回归是一种用于
说明: 线性回归和Logistic回归他们两个解决的并不是一类问题,名字的话,的确很容易让人误导,这两者的区别: 线性回归是用来解决回归问题,而Logistic回归是用来解决二分类问题的,一个是回归,一个是分类, 这两大类型也是机器学习主要解决的,回归问题可以理解为一群连续输出的点,找到一条线或者曲线来预测薪资,房价;分类问题则是输出为有限的离散数据,比如将医疗数据分为是否患上了肿瘤, 由此可见两
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2024-03-20 10:53:52
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线性回归和逻辑回归五、 为什么逻辑回归比线性回归好 逻辑回归用于分类，本质是线性回归。逻辑回归和线性回归首先都是广义的线性回归1.实数敏感性一致，预测范围变小它仅在线性回归的基础上，在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数（非线性）映射，即先把特征线性求和，然后使用sigmoid函数来预测。在整个实数域内敏感度一致，而分类范围，需要在[0,1]之内。因而对于这类问题来说，逻辑回归的鲁棒性比
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2024-04-03 09:59:43
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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
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2024-06-27 10:52:52
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导说：都属于广义线性回归范畴。线性回归分析：一元线性（当个因变量，一次，是条直线）； 多元线性（因变量有很多个，但也是一次，在空间中就是一个平面）
原创
2015-08-31 16:50:08
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线性回归（Linear Regression） 给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn） }，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。 高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。 线性回归可以对样本是线性的，也可以对样本是非线性的，
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2018-07-25 16:03:00
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学习过程 下面是一个典型的机器学习的过程，首先给出一个输入数据，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计，也被称为构建一个模型。就如同上面的线性回归函数。 线性回归 线性回归假设特征和结果满足线性关系。其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对
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2016-12-23 21:28:00
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回归复习0、目标复习并总结好几大回归模型，并找到模型描述1、常见的7种回归逐步回归、一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、高斯回归分析、自回归、岭回归、lasso回归、逻辑回归、生存回归、弹性回归线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）多项式回归（Polynomial Regression）逐步回归（Stepwise Regression）
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2024-05-06 13:34:34
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线性回归是机器学习的入门基础。在机器学习中，主要分类两类：回归和分类。而线性回归属于回归，虽然logistics回归名字带有回归，其实这个模型完成的分类任务。简单的理解回归和分类，其实就是回归的输出是一个具体的数值，而回归的输出是一个特定的类别。这个求解算法虽然被证明也是对的，但是这完全不是机器学习的套路，机器学习的套路是用一堆现有的数据，然后告诉我怎么样，想让我达到什么样的水平，然后我一点点的去
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2024-05-20 23:13:35
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Logistic回归或者叫逻辑回归，虽然名字里有回归二字，但它是用来做分类的。其主要思想为：根据现有数据对分类界线建立回归公式，以此进行分类。logistic回归是一种分类方法，常用于两分类问题。为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。相关概念回归概
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2024-04-22 13:46:37
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实现一个简单的线性回归模型，并使用最小二乘法来求解参数。 均方误差=最小二乘法？ 最小二乘法实质就是最小化“均方误差”，而均方误差就是残差平方和的1/m（m为样本数），同时均方误差也是回归任务中最常用
机器学习知识点相关总结（一）——基础机器学习知识点相关总结（二）——决策树相关机器学习知识点相关总结（三）——LR相关机器学习知识点相关总结（四）——SVM相关机器学习知识点相关总结（五）——CNN相关机器学习知识点相关总结（六）——RNN,LSTM相关机器学习知识点相关总结（七）——k-means相关1.线性回归和逻辑回归区别两者都属于广义线性模型。线性回归优化目标函数是最小二乘法，逻辑回归是最
逻辑回归与线性回归的区别
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2018-04-02 16:30:11
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