1.线性回归 1.1模型介绍 1.2求解方法:最小二乘法 2.逻辑回归 2.1模型介绍 2.2求解方法:交叉熵损失 区别与联系 线性回归是用来做连续值预测的,比如房价预测、温度预测等问题,它的输出是一个范围的连续值;而逻辑回归是用来做分类的,它的输出是一个类别。虽然都叫回归,但却是不同的用途。 但是逻辑回归和线性回归...
c. SGD算法是每个样本都更新一次参数值,所以SGD算法特别适合样本数据量大的情况以及在线机器学习(Online ML)。 8、线性回归的扩展 线性回归针对的是θ而言是一种,对于样本本身而言,样本可以是非线性的;也就是说最终得到的函数f:x->y;函数f(x)可以是非线性的,比如:曲线等。 二、逻辑回归 1、算法模型:对theta...
逻辑回归与线性回归的区别主要体现在定义与目的、公式与计算、应用场景、特点与要求以及联系上。 定义与目的: - 线性回归:主要用于确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系,主要目的是预测连续型变量,如房价、股票价格等。 - 逻辑回归:是一种广义的线性回归分析模型,主要用于解决分类问题,通过sigmoid函数将线性回归...
在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合(自变量都是一次方)。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。 优点:结果易于理解,计算上...
关键词:线性回归,逻辑回归,梯度下降 一、线性模型 线性模型(linear model),试图通过数据属性的线性组合来进行预测的函数 f(x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+b (简单,基本,可解释性好) 向量形式: f(x)=w^Tx+b…
线性回归和逻辑回归是回归分析的两个重要分支,它们在数学和统计学中有着广泛的应用。虽然两者都涉及到预测和解释变量之间的关系,但它们在应用场景、目标函数和输出变量类型等方面存在显著差异。首先,让我们回顾一下线性回归。线性回归是一种简单但强大的工具,用于探索和描述因变量与自变量之间的关系。它假设因变量和自变...
线性回归与逻辑回归 线性回归 线性回归（Linear regression）是利⽤称为线性回归⽅程的函数对⼀个或多个和之间关系进⾏建模的⼀种。这种函数是⼀个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有⼀个⾃变量的情况称为简单回归，⼤于⼀个⾃变量情况的叫做多元回归。线性回归有很多实际⽤途。分为...
线性回归(Linear regression)是利用线性回归方程对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。线性回归预测的是连续变量,而逻辑回归则是用作分类。 更详细的关于逻辑回归的内容可参考【机器学习】逻辑回归(非常详细)。 线性回归方程 对于单变量线性回归,其回归方程为:y=ax+b。
1. 线性回归与逻辑回归的区别 1)线性回归要求变量服从正态分布,logistic回归对变量分布没有要求。 2)线性回归要求因变量是连续性数值变量,而logistic回归要求因变量是分类型变量。 3)线性回归要求自变量和因变量呈线性关系,而logistic回归不要求自变量和因变量呈线性关系 ...
线性回归和逻辑回归都是统计学中的回归分析方法,但它们的应用场景和目的不同。1. 线性回归是一种用于预测连续数值的回归模型,它假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性回归的目标是找到一条直线,使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。2. 逻辑回归是一种用于分类问