百度试题 题目Logistic regression(逻辑回归)是一种监督式机器学习算法吗?A.正确B.错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
逻辑回归(Logistic Regression)是一种广泛应用于分类问题的统计学方法,尽管其名称中含有“回归”二字,但实际上它是一种分类算法。逻辑回归主要用于解决二分类问题,即预测某个事件发生的概率。它通过使用逻辑函数(通常为Sigmoid函数)将线性回归的输出映射到(0,1)区间内,以此来表示某一事件发生的概率。 (二)、基本概念...
逻辑回归(Logistic Regression,LR)虽然是回归,但实际上是分类模型,基本的LR算法是一个二分类的线性分类算法;其本质是假设数据服从这个分布,然后使用极大似然估计做参数的估计。 === 线性可分与线性不可分:是否可以使用线性判别函数正确分类,是则线性可分,否则线性不可分 === 1.基本LR模型 1.1 Logistic分布:假设...
从大的类别上来说,逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类。 在线性回归模型中,输出一般是连续的,例如 y=f(x)=ax+by=f(x)=ax+b ,对于每一个输入的x,都有一个对应的y输出。模型的定义域和值域都可以是[-∞, +∞]。但是对于逻辑回归,输入可以是连续的[-∞, +∞],但输出一般是...
前面说过,机器学习算法中的监督式学习可以分为2大类: 分类模型:目标变量是分类变量(离散值); 回归模型:目标变量是连续性数值变量。 逻辑回归通常用于解决分类问题,例如,业界经常用它来预测:客户是否会购买某个商品,借款人是否会违约等等。 实际上,“分类”是应用逻辑回归的目的和结果,但中间过程依旧是“回归”。
逻辑回归(logistics regression) 逻辑回归也属于有监督机器学习. 之前我们了解到了多元线性回归是用线性的关系来拟合一个事情的发生规律,找到这个规律的表达公式,将得到的数据带入公式以用来实现预测的目的,我们习惯将这类预测未来的问题称作回归问题.机器学习中按照目的不同可以分为两大类:回归和分类.今天我们一起讨论...
虽然该机器学习算法名字里面有“回归”,但是它其实是个分类算法。取名逻辑回归主要是因为是从线性回归转变而来的。 logistic回归,又叫对数几率回归。 2 回归模型 2.1 线性回归模型 hθ(x1,x2,...xn)=θ0+θ1x1+...+θnxnhθ(x1,x2,...xn)=θ0+θ1x1+...+θnxn 矩阵化如下: hθ(X)=Xθhθ(...
我希望前面的讨论能让我们更好地了解机器学习及其各种类型。逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习方法。它是一种基于概率思想的预测分析技术。分类算法 Logistic 回归用于预测分类因变量的似然性。逻辑回归中的因变量是二进制变量,数据编码为 1(是、真、正常、成功等)或 0(否、假、异常、失败等)。
逻辑回归(Logistic Regression, LR)是传统机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。它的起源非常复杂,可以看参考引用1。具体应用实践可以看这里。 问题背景 对于二元分类问题,给定一个输入特征向量X (例如输入一张图片,通过算法识别它是否是一只猫的图片),算法能够输出预测,称之为^y ,...
2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。 一、概述 对于我们的机器学习算法来说,一般有分类模型、回归模型等,对于分类模型又分为线性模型和非线性模型,那么什么是线性模型和非线性模型呢?