线性回归和Logistic回归
目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression，LR) 目标函数 如何求解$\theta$ LR处理多分类问题 ...
原文：logistic 回归与线性回归的比较
可以参考如下文章 https: blog.csdn.net sinat article details 第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：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。 Y W ...
2018-06-12 10:42 0 11228 推荐指数：
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