线性回归和逻辑蒂斯回归的理解

线性回归与逻辑回归的理解
最新推荐文章于 2022-10-17 20:47:58 发布
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博客主要围绕线性回归和逻辑回归展开，虽未给出具体内容，但这两种回归是有监督学习中的重要算法，线性回归用于预测连续值，逻辑回归常用于分类问题，在数据分析和机器学习领域有广泛应用。

deep leaning学习笔记（一）线性回归和逻辑斯蒂回归区别与联系
开心小狮子_做到注释比程序多
12-15 3218
更确切的是读http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/14/2959138.html 写得博客的读后感加自己的理解。蓝色字体是自己的理解。 模型表达就是给出输入和输出之间的函数关系式，当然这个函数是有前提假设的，里面可以含有参数。此时如果有许多训练样本的话，同样可以给出训练样本的平均相关的误差函数，一般该函数也称作是损失函数（Loss
逻辑回归和线性回归区别
Never let it go.
09-21 1万+
1）线性回归要求变量服从正态分布，logistic回归对变量分布没有要求。 2）线性回归要求因变量是连续性数值变量，而logistic回归要求因变量是分类型变量。 3）线性回归要求自变量和因变量呈线性关系，而logistic回归不要求自变量和因变量呈线性关系 4）logistic回归是分析因变量取某个值的概率与自变量的关系，而线性回归是直接分析因变量与自变量的关系 总之, logistic回归与...
逻辑回归与线性回归
bitcarmanlee的博客
04-27 3001
相同点： 两者都是广义线性模型GLM(Generalized linear models)不同点： 1.线性回归要求因变量（假设为Y)是连续数值变量，而logistic回归要求因变量是离散的类型变量，例如最常见的二分类问题，1代表正样本，0代表负样本 2.线性回归要求自变量服从正态分布，logistic回归对变量的分布则没有要求 3.线性回归要求自变量与因变量有线性关系，Logistic回归
线性回归与逻辑斯提回归的区别
专注于机器学习，深度学习，人脸识别领域。
04-15 1678
线性回归和逻辑斯提回归都是线性模型，虽然逻辑斯提回归是加了sigmoid函数，引入了非线性，但是它本质上还是只能解决非线性问题的。 两者的区别本质上，线性回归是做回归的，回归出y=wx+b的w,b。lr是做分类的，得到置信度。其实lr就是在线性回归基础上加上了sigmoid函数，然后通过sgd，拟牛顿法等方法得到1/(1+exp(z));z=wx+b; 里面的w，b。
【深度学习】（四）逻辑斯蒂回归+与线性回归区别+pytorch代码实现
Queen_sy的博客
10-17 542
3）是回归模型，解决分类问题，对分类边界做拟合，很容易产生欠拟合，是线性回归模型，所以效率很高，通常用于做base model。y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])用逻辑斯蒂回归求loss 画出sigmoid效果图。Pd(x=i)lnPt(x=i) 两个分布之间差异性的大小，值越大越好，表示。2）函数被压缩在0-1之间，并且函数是连续变换的，函数表达的是概率，1）对y值做进一步的函数映射，采用signmoid （))：值越小越好，取负号了。
二丶线性回归和logistic(逻辑斯蒂)回归
First_____的博客
08-27 3584
说明:线性回归和Logistic回归他们两个解决的并不是一类问题,名字的话,的确很容易让人误导,这两者的区别:线性回归是用来解决回归问题,而Logistic回归是用来解决二分类问题的,一个是回归,一个是分类, 这两大类型也是机器学习主要解决的,回归问题可以理解为一群连续输出的点,找到一条线或者曲线来预测薪资,房价;分类问题则是输出为有限的离散数据,比如将医疗数据分为是否患上了肿瘤,由此可见两者完全是用来解决不同类型问题的,绝对不能混到一块来说。...
逻辑斯蒂回归
曾经沧海难为水
03-06 1031
（1）线性回归于逻辑斯蒂回归联系与区别　 　　线性回归：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y‘的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。 　　然后再来看看我们这里的logistic回归模型，模型公式是：，这里假设W>0,Y与X各维度叠加和（
机器学习系列之逻辑斯谛回归
HOPEver的专栏
10-05 1412
逻辑斯谛回归(Logistic Regression)
线性回归于逻辑回归的区别
qq_43114738的博客
03-22 6102
其实没有多大的区别，就是逻辑回归多了一个Sigmoid函数，使样本能映射到[0,1]之间的数值，用来做分类问题。 简单的例子就是可以使用吴恩达的课程中的例子来解释，线性回归用来预测房价，能找到一个公式来尽量拟合房价和影响房价因素之间的关系，最后得到的公式能准确的用来预测房价。在对参数不断调优以找到一组最拟合数据的参数来构成一个最好的模型，就是线性回归。 在吴恩达的课程中举了一个癌症的例子 如果我们用线性回归来预测癌症的话，可以想象对于这种分类问题，线性回归很难找到一个完美拟合数据的模型，而且一些特别的数据
对线性回归、逻辑回归、各种回归的概念学习
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04-17 28万+
回归问题的条件/前提： 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。 收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数，向量表示形
线性回归、逻辑斯蒂回归、神经网络的区别
YG的博客
04-23 1724
主要记一下逻辑斯蒂和神经网络的区别吧
逻辑回归与线性回归对比总结
泓源的博客
03-13 1979
逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。 线性回归 线性回归预测的是直线，参数计算使用最小二乘法。 对于定义域x（-∞，+∞）上的值域y也是（-∞，+∞），这样的一个很明显的不合理处是，当我们加入惩罚项时，那些离群点容易受到极大的影响。 假如使用线性回归对{0,1}二分类问题做预测，则一个真值为1的样本，其预测值为10...
线性回归和逻辑回归的比较
韦人人韦
09-12 2万+
线性回归 用一组变量的（特征）的线性组合，来建立与结果之间的关系。 模型表达：y(x,w)=w0+w1x1+...+wnxny(x,w)=w0+w1x1+...+wnxny(x, w)=w_0+w_1x_1+...+w_nx_n 逻辑回归 逻辑回归用于分类，而不是回归。 在线性回归模型中，输出一般是连续的， 对于每一个输入的x，都有一个对应的输出y。因此模型的定义域和值域都可以是无穷...
线性回归和逻辑（logistic）回归
厚积薄发的博客
12-25 7782
线性回归是解决回归问题。 结果是连续型，主要解决房租预测等问题。 逻辑回归是分类问题，不是回归问题，结果是离散型，主要解决二分类问题。
人工智障学习笔记——机器学习(2)线性模型
九日王朝
11-02 1993
一.概念 线性模型：就是线性的模型。 其实我在网上搜了很久，想用一句话能够简单易懂的表达出这个概念，但是确实不知道该怎么组织语言。不过相信有一些数学基础的同学应该是能明白的。 我们可以这样认为，世界上所有的问题都可以用公式表达，如果任何问题都是可以用线性模型来描述的，那么我们人人都可以预测未来，因为其模型非常的简单。但是很遗憾，大多数问题都是非线性的。 二.线性回归 线性
机器学习之Logistic回归(逻辑蒂斯回归）
HuangQinJian
02-05 2万+
Logistic回归又称Logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率。
SublimeText3自动补全python提示
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09-21 1万+
1、SublimeText3下载地址 https://www.sublimetext.com/3 2、安装SublimeText3 3、安装SublimeCodeIntel (1)打开SublimeText3;(2)按快捷键“ctrl+p”，或者“Preferences->Package control”输入“Package Control: InstallPackage”;（3）输入“...
Python读取MIT-BIH数据中心电信号
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"《模式识别》是西奥多里蒂斯所著的一本关于模式识别的教科书，被用于作者的课程学习中，受到好评。...通过学习这本教材，读者将能系统地理解模式识别的理论基础和实践应用，提升在数据分析和机器学习项目中的能力。
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