逻辑回归的模型是一个非线性模型,sigmoid函数,又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型,因为除去sigmoid映射函数关系,其他的步骤,算法都是线性回归的。可以说,逻辑回归,都是以线性回归为理论支持的。只不过,线性模型,无法做到sigmoid的非线性形式...
1. 线性回归 简述 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:...
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有很大的联系,逻辑回归其实是把线性回归得到的具体数值再输入到sigmoid函数,经由sigmod输出得到01分类。 下面具体介绍...
1、线性回归 2. 逻辑回归 1、线性回归 什么是线性回归:线性回归分为线性和回归,即用线性函数拟合某个数据集的分布,并且能够预测。 线性:一元函数,图像为一条直线。 非线性:故名思意不是线性的关系就是非线性,多元函数、图像非直线。 回归:人们在测量事物的时候因为客观条件所限,求得的都是测量值,而不是事物...
是逻辑回归代价函数的推广。 而对于softmax的求解,没有闭式解法(高阶多项方程组求解),仍用梯度下降法,或L-BFGS求解。 当k=2时,softmax退化为逻辑回归,这也能反映softmax回归是逻辑回归的推广。 线性回归,逻辑回归,softmax回归 三者联系,需要反复回味,想的多了,理解就能深入了。
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...
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,而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。 因此与线性回归有很多相同之处,去除Sigmoid映射函数的话,逻辑回归算法就是一个线性回归。可以说,逻辑回归是以线性回归为理论支持...
逻辑回归和线性回归的区别:性质不同:逻辑回归:是一种广义的线性回归分析模型;线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。应用不同:逻辑回归:常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域;线性回归:常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。
是逻辑回归代价函数的推广。 而对于softmax的求解,没有闭式解法(高阶多项方程组求解),仍用梯度下降法,或L-BFGS求解。 当k=2时,softmax退化为逻辑回归,这也能反映softmax回归是逻辑回归的推广。 线性回归,逻辑回归,softmax回归 三者联系,需要反复回味,想的多了,理解就能深入了。
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。