邏輯回歸與線性回歸的區別與聯絡

邏輯回歸與線性回歸都屬於廣義線性回歸模型,其區別與聯絡從以下幾個方面比較：

分類與回歸:回歸模型就是**乙個連續變數(如降水量，**等)。在分類問題中，**屬於某類的概率，可以看成回歸問題。這可以說是使用回歸演算法的分類方法。輸出:直接使用線性回歸的輸出作為概率是有問題的，因為其值有可能小於0或者大於1,這是不符合實際情況的，邏輯回歸的輸出正是[0,1]區間。見下圖，

引數估計方法：

引數解釋:

refer

[1]

[2]

邏輯回歸與線性回歸的區別與聯絡

邏輯回歸與線性回歸都屬於廣義線性回歸模型,其區別與聯絡從以下幾個方面比較 分類與回歸 回歸模型就是 乙個連續變數 如降水量，等 在分類問題中，屬於某類的概率，可以看成回歸問題。這可以說是使用回歸演算法的分類方法。輸出 直接使用線性回歸的輸出作為概率是有問題的，因為其值有可能小於0或者大於1,這是不符...

線性回歸與邏輯回歸的區別

以經典的 房價為例，假設樣本為 x,y ix,y i x,yi 其中x是多維變數 x x1,x 2.xn x x 1,x 2.x n x x1 x2 x n 屬性包括房子大小，使用年限等，y是對應該樣本的房價。那麼我們就可以得到乙個 房價的假設模型，h x txh theta x theta t x...

線性回歸與邏輯回歸

cost functionj 12m i 1m h x i y i hypothesish x tx 梯度下降求解 為了最小化j j j 1m i 1m h x i y i x i j 每一次迭代更新 j j 1m i 1m h x i y i x i j 正規方程求解 最小二乘法 xtx 1x t...