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 ...

在读研期间，一直在帮导师做技术开发，甚至偶尔做一做美工（帮导师和实验室博士生画个图啥的），算法还是较少接触的，其实，我发现，算法还是蛮好玩的，昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法，做下总结吧，不然看了之后过两天就抛在脑后，忘光光了。。视频点击 ...

线性回归和逻辑回归的区别 一、总结 一句话总结： 线性回归预测的是一个连续值 逻辑回归给出的“是”和“否”的回答 二、线性回归和逻辑回归的区别 转自或参考：线性回归和逻辑回归的区别https://blog.csdn.net/album_gyd/article/details ...

回归算法是一种通过最小化预测值与实际结果值之间的差距，而得到输入特征之间的最佳组合方式的一类算法。对于连续值预测有线性回归等，而对于离散值/类别预测，我们也可以把逻辑回归等也视作回归算法的一种。 　　线性回归与逻辑回归是机器学习中比较基础又很常用的内容。线性回归主要用来解决连续值预测 ...

线性回归 回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明自变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如 医生治病时的望、闻、问、切之后判定病人是否生了什么病，其中的望闻问切就是获得自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。 最简单的回归是线性回归，如图1.a ...

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 ...

本笔记主要记录学习《机器学习》的总结体会。如有理解不到位的地方，欢迎大家指出，我会努力改正。 在学习《机器学习》时，我主要是通过Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》课程，不得不说Andrew Ng老师在讲授这门课程时，真的很用心，特别是编程 ...

一：分类 （一）分类基础 在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封 ...