线性回归与逻辑回归的联系与区别

最新推荐文章于 2025-06-23 20:16:59 发布
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文章标签： 线性回归 逻辑回归
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本文探讨了线性回归与逻辑回归之间的联系与区别，指出线性回归用于回归预测，而逻辑回归用于分类任务。在参数求解上，线性回归采用最小二乘法，逻辑回归则使用梯度上升法。

1.联系：

线性回归+sigmoid函数=逻辑回归

2.区别：

（1）功能不同：

线性回归是做回归的，逻辑回归是做分类的。

（2）参数求解方法不同：

线性回归是用最小二乘法求解参数，逻辑回归是用梯度上升法求解参数。

（后续补充）

线性回归和逻辑回归的区别
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02-18 1万+
线性回归：根据几组已知数据(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(i),y(i)),...,(x(n),y(n)){(x^{(1)},y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(2)}),...,(x^{(i)},y^{(i)}),...,(x^{(n)},y^{(n)})}和拟合函数hθ(x)=θTxh_θ(x)=θ^Tx训练其中未知参数θ=[θ1,θ2,...,θi,...
线性回归与逻辑回归
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‌逻辑回归与线性回归的主要区别在于理论基础、应用场景和数学模型。
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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
【机器学习与深度学习理论要点】01.逻辑回归和线性回归区别与联系
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