1）線性回歸要求變數服從正態分佈，logistic回歸對變數分布沒有要求。
2）線性回歸要求因變數是連續性數值變數，而logistic回歸要求因變數是分型別變數。
3）線性回歸要求自變數和因變數呈線性關係，而logistic回歸不要求自變數和因變數呈線性關係
4）logistic回歸是分析因變數取某個值的概率與自變數的關係，而線性回歸是直接分析因變數與自變數的關係
5）線性回歸用來**，邏輯回歸用來分類。
6）線性回歸是擬合函式，邏輯回歸是**函式
7）線性回歸的引數計算方法是最小二乘法，邏輯回歸的引數計算方法是梯度下降
機器學習4 邏輯回歸與線性回歸
1 model 2 loss function 線性回歸損失函式由均方差來衡量 邏輯回歸由交叉熵衡量。邏輯回歸的loss function由training data來決定，模型需確保training data分類正確率最大，假設training data為 求上述概率公式最大化即可得到模型引數。這...
線性回歸和邏輯回歸
最近開始學習機器學習，有點心得體會，記錄一下，希望大家批評指正 監督學習 supervised learning 根據已有的資料集，知道輸入和輸出結果之間的關係。根據這種已知的關係，訓練得到乙個最優的模型。也就是說，在監督學習中訓練資料既有特徵 feature 又有標籤 label 通過訓練，讓機器...
線性回歸 和 邏輯回歸
跟著b站乙個小姐姐學的 很不錯 1 什麼是回歸 什麼是分類？簡單來說一般回歸問題在數值上是乙個連續的 而分類問題在數值上一般是離散型的 回歸 回歸模型的更傾向於很小的區域 或者是乙個x對應乙個y 線性回歸就不在討論了 這裡學習一下 邏輯回歸 邏輯回歸 聽起來是回歸 但實際上他是解決分類問題的 是乙個...