线性判别分析和逻辑回归的联系和区别 逻辑回归线性,非线性 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...
2.逻辑回归计算快:对于线性数据,(大部分时候)逻辑回归的拟合和计算都非常快,计算效率优于SVM和随机森林,亲测表示在大型数据上尤其能够看出区别 3.逻辑回归返回的分类结果不是固定的0,1,而是以小数形式呈现的类概率数字:因此可以把逻辑回归返回的结果当成连续型数据来利用。比如在评分卡制作时,不仅需要判断客户...
一、线性回归和逻辑回归 线性回归解决的是回归问题,逻辑回归相当于是线性回归的基础上,来解决分类问题。 线性回归(Linear Regression): 逻辑回归: 从上面两个公式:逻辑回归可以理解为在线性回归后加了一个sigmoid函数。将线性回归变成一个0~1输出的分类问题。 二、sigmoid sigmoid函数就是: 函数图像是: 线性回归得到...
logistic回归与多充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...