线性回归与逻辑回归

线性回归是回归问题，逻辑回归是分类问题。

线性回归

标签是连续的浮点数，比如基于房屋面积、位置等预测房价，基于历史天气预测天气等相关问题。预测公式如下：
$$Y=X\ast W+b$$

逻辑回归

对于线性可分的情况下，用一条直线能够将两类数据区分开来，比如：

假设在这条红线的左上方的标签为1， 红线的右下方标签为0，则$X_1$与$X_3$属于1，$X_2$属于0类。
但是这种方式不是很直观，有没有更好的方式呢？答案是有的，通过逻辑函数来进一步规范化

上述是逻辑函数，作用是将z的值进行映射，映射范围是$[0,1]$:

• 如果z的值大于0， 则经过逻辑函数处理后，范围为$[0.5,1]$
• 如果z的值小于0， 则经过逻辑函数处理后，范围为$[0,0.5]$

现在就能计算出每个点离那类的概率问题：

可以看到，$X_1$点属于1的概率大于$X_1$点属于0的概率。