分类与回归 分类 Classification 与回归 Regression 的区别在于输出变量的类型。通俗理解，定量输出称为回归，或者说是连续变量预测 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。回归问题的预测结果是连续的，通常是用来预测一个值，如预测房价 未来的天气情况等等。一个比较常见的回归算法是线性回归算法 LR，Linear Regression 。回归分析用在神经网络上，其最上层不需要加上 ...
2019-02-25 22:44 0 762 推荐指数：
分类问题和线性回归问题问题很像，只是在分类问题中，我们预测的y值包含在一个小的离散数据集里。首先，认识一下二元分类(binary classification)，在二元分类中，y的取值只能是0和1.例如，我们要做一个垃圾邮件分类器，则为邮件的特征，而对于y，当它1则为垃圾邮件，取0表示邮件为正常 ...
分类算法之逻辑回归（Logistic Regression） 1.二分类问题 现在有一家医院，想要对病人的病情进行分析，其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断，现在有一批数据集是关于肿瘤大小的，任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性。这就是一个很典型的二分类问题，即输出的结果只有两个值 ...
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注 ...
recognition vs classification The field of recognition or pattern recognition is concerned with the automatic discovery of regularities in data ...
逻辑回归：问题只有两项，即{0, 1}。一般而言，回归问题是连续模型，不用在分类问题上，且噪声较大，但如果非要引入，那么采用逻辑回归模型。 对于一般训练集： 参数系统为： 逻辑回归模型 ...
线性回归：通过拟合线性模型的回归系数W =（w_1，…，w_p）来减少数据中观察到的结果和实际结果之间的残差平方和，并通过线性逼近进行预测。 从数学上讲，它解决了下面这个形式的问题： LinearRegression()模型在Sklearn.linear_model下，他主要 ...
为了解决数据的特征比样本点还多的情况，统计学家引入了岭回归。 岭回归通过施加一个惩罚系数的大小解决了一些普通最小二乘的问题。回归系数最大限度地减少了一个惩罚的误差平方和。 这里是一个复杂的参数，用来控制收缩量，其值越大，就有更大的收缩量，从而成为更强大的线性系数。 Ridge ...
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