线性回归与逻辑回归

最新推荐文章于 2025-06-23 20:16:59 发布
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#机器学习算法

这篇博客探讨了线性回归和逻辑回归在实际应用中的角色。线性回归适用于连续值预测，而逻辑回归用于分类问题，尤其在工业界常用于排序。文章详细介绍了线性回归的模型和最小二乘法、梯度下降法作为求解损失函数的方法。逻辑回归部分则提及了模型，但损失函数部分未展开。

线性回归和逻辑回归的应用场景？

答：线性回归主要用来解决连续值预测的问题，逻辑回归用来解决分类的问题，输出的属于某个类别的概率，工业界经常会用逻辑回归来做排序

线性回归

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。

模型

hθ=θTx

损失函数

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