线性回归和逻辑蒂斯回归的理解

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 200+累计阅读 265平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

原创最新推荐文章于 2026-03-24 10:08:51 发布 265 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【机器学习】常见问题 1.请简要介绍下SVM。 SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间... 阅读详情

收录于

机器学习

当前文章被收录于：

机器学习

33 篇文章 3 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

cadence数模混合仿真反标sdf 数模混合IC设计时经常要调用一些Verilog模块（最简单的例如SPI接口），在前仿时一般直接用rtl代码来仿真，但是后仿时要关注因寄生带来的延迟，避免这些额外的延迟导致时序错误，因此不能简单地采用RTL来仿真。一般有两种办法：1是采用由RTL综合得到的门级电路来仿真，这种方法比较简单，但是缺点是规模较大，而且只包括门延迟不包括因版图导致的线延迟；如果想要仿真更精细，就要对该这部分门电路提取寄生参数；另一种方式是利用sdf文件（standard delay format）来进行仿真。后端工具在布局布阅读详情

相关推荐

Sciter教程_00_创建HelloWorld工程

本教程记录Sciter工程的创建和编译运行的过程。

qq_36707072的博客 2277

逻辑回归和线性回归区别

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...

Never let it go. 1万+

VMware虚拟机的安装教程

VMware 虚拟机的备份与恢复是保障数据安全和业务连续性的重要措施。综上所述，VMware 虚拟机的备份与恢复策略有多种选择，企业和用户可以根据实际需求和资源情况选择适合自己的方案，以确保虚拟机数据的安全和业务的连续性。

huanghm88的专栏 2964

二丶线性回归和logistic(逻辑斯蒂)回归

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。...

First_____的博客 3740

876-基于STM32的毫米波雷达智能睡眠监测系统

基于STM32的毫米波雷达智能睡眠监测系统通过非接触式毫米波雷达检测人体呼吸频率和体动次数，结合WIFI数据传输和OLED显示，实现睡眠质量分析与远程监控。系统核心功能包括生理参数采集、阈值设置、数据可视化及远程交互。

m0_50083169的博客 1543

C++ 程序稳定运行一段时间后异常中止？vc6 运行库的bug!!!

事件查看器提示：错误应用程序 xxxxxxx.exe，版本 0.0.0.0，错误模块 MSVCRTD.DLL，版本 6.0.9782.0，错误地址 0x00012b40。这是一个通信方面的软件，需要长期运行，在压力测试时，高负荷连续运行一定天数时必定崩溃，而且都是在msvcrtd.dll中崩溃。后来在dump文件中发现调用栈在是MSVCRTD.DLL模块，跟踪代码发现是在void * __cdecl _heap_alloc_dbg( size_t nSize, int nBloc

qingflying的专栏 2680

【深度学习】（四）逻辑斯蒂回归+与线性回归区别+pytorch代码实现

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。

Queen_sy的博客 577

避开这些坑！baostock获取股票数据时最容易犯的5个错误（Python实战）

本文针对使用Python和baostock库获取股票历史数据时常见的五大陷阱，提供了实战解决方案。重点剖析了登录状态验证、参数配置、数据解析、批量操作效率及数据一致性校验等关键环节，帮助开发者构建稳健高效的数据获取流程，避免因细节疏忽导致的数据错误或性能瓶颈。

websocket5live的博客 1441

逻辑斯蒂回归

（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（

曾经沧海难为水 1096

思科—OSPF多区域配置实验

实验目的：配置OSPF多区域，使得不同网段的PC互相ping通。网络拓扑如下： R0的配置 Router>en Router#conf t Router(config)#int g0/1 Router(config-if)#ip add 192.168.1.1 255.255.255.0 Router(config-if)#no shut Router(config-if)#exit Router(config)#int g0/0 Router(config-if)#ip add 192.168.

m0_46237205的博客 1万+

self‑improving‑agent 安装与配置指南（OpenClaw）

长期记忆错误反思用户偏好学习持续进化AI → 反思 → 学习 → 改进。

tiantiantbtb的博客 1340

线性回归于逻辑回归的区别

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

qq_43114738的博客 6165

CDR插件开发之CPG插件017 - 在VS2019中实现CPG插件调试（自动写入CPG、自动启动CDR）

在上篇文章中，讲解了图像导出实例：当文档打开后，自动导出当前页面的图像到系统临时文件夹。在代码编写过程中，导出图像路径变量tmpFileName 被修改了很多次，有没有办法实现调试功能，通过控制台打印变量，而不用编译成CPG后再通过消息框来调试？当然是可以的。本篇作为单独篇，以CDR X8版本为例，讲解CPG插件在VS2019中实现调试的具体方法。工程搭建准备按照惯例，本篇文章的序号为017，请直接拷贝上一个工程016-export-image（拷贝前最好清理掉 Debug、x64等编译目录..

Zebe 1811

BAT机器学习面试1000道

本文转载自： https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35512245/article/details/78796328 1.请简要介绍下SVM。 SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的...

m0_37327467的博客 8794

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案英文

答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

【机器学习】概念复习 early stop

https://www.jianshu.com/p/304e1023c4cb 随机森林的采样体现在哪方面？（阿里） Seq2Seq模型介绍一下 Lstm为什么能解决梯度消失问题？ lstm里面的状态更新是怎样的，各个门是怎样的？数据之间如果不是独立同分布的会怎样？在不少问题中要求样本（数据）采样自同一个分布是因为希望用训练数据集训练得到的模型可以合理用于测试集，使用同分布假设能够使得...

littlemichelle 5408

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。

机器学习算法知识总结

BAT机器学习面试系列 1.请简要介绍下SVM。 SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性...

wanttifa的博客 3599

BAT机器学习面试1000题系列

几点声明： 1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000题系列； 2、文章中带斜体的文字代表是本人自己增加的内容，如有错误还请批评指正； 3、原文中有部分链接已经失效，故而本人重新加上了新的链接，如有不当，还请指正。（也已用斜体标出） 4、部分答案由于完全是摘抄自其它的博客，所以本人就只贴出答案链接，这样既可以节省版面，也可以使排版更加美观。点击对应的问题即可跳转。

HuangQinJian 19万+

机器学习面试题总结（转）

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35512245/article/details/78796328 1.请简要介绍下SVM。 SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支...

weixin_30625691的博客 3059

机器学习面试题

chigusakawada的博客 2117

经典的机器学习200道面试题（附参考答案）

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35512245/article/details/78796328本文总结了往年BAT机器学习面试题，干货满满，值得收藏。想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。为了通过层层考验，刷题肯定是必不可少的。这份刷题宝典拿好哦！1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是supp...

小白学视觉 7705

经典机器学习面试题

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语文章整理了200道常见的问题，方便大家有空的时候刷一刷。来源：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35512245/article/details/787963281.请简要介绍下SVM。SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算...

小白学视觉 261

经典的机器学习200道面试题及答案

1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为软间隔支持向量机；

记录学习的小白 6534

机器学习面试1000题 1 - 255

1.请简要介绍下SVM。 SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机

zuokaopuqingnian的博客 7272

收藏 | 190 道机器学习面试题

来源：优快云本文约33000字，建议阅读60分钟本文为大家总结了往年BAT机器学习面试题，干货满满，值得收藏。刷题，是面试前的必备环节。想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。为...

数据派THU 703

机器学习、深度学习常见面试题300道

Rhao的博客 1万+

上一篇：误差反向传播算法理解

下一篇：数据降维的理解

Sciter教程_00_创建HelloWorld工程

qq_36707072的博客

12-17

2277