线性回归和逻辑回归的区别
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 ...
原文：区别 |时间序列vs线性回归
小结： 时间序列和回归分析的核心区别在于对数据的假设：回归分析假设每个样本数据点都是独立的 而时间序列则是利用数据之间的相关性进行预测。如：时间序列分析中一个基础模型就是AR Auto Regressive 模型，它利用过去的数据点y t y t 等来预测未来y t 。还有如：移动平均 指数平滑法等。 虽然AR模型 自回归模型 和线性回归看上去有很大的相似性。但由于缺失了独立性，利用线性回归求解 ...
2020-01-14 17:42 0 2485 推荐指数：
相关推荐
线性回归和逻辑回归的区别
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 ...
逻辑回归和线性回归区别
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 ...
R语言实现多线性回归模型预测时间序列数据 MLR models in R
<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱（比如博主）利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型； --><!--定义：人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系 ...
线性回归 逻辑回归 分类问题的区别
线性回归 逻辑回归 分类问题的区别 一、总结 一句话总结： 回归算法：线性回归是一种基本的回归算法，当给出相应的训练集后，通过线性回归来寻找合适参数θ（向量）使得Hypothesis函数的Cost function最小。 分类算法：逻辑回归是一个分类算法，逻辑回归的Hypothesis ...
线性回归
1. 介绍 a) 什么是线性回归 b) 形式化定义：用数学来表示 2. 梯度下降法 a) 梯度下降法介绍 b) 梯度下降法数学表示 c) numpy代码实现梯度下降法 d) 梯度 ...
线性回归
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 通用公式：h(w) = w1x1+w2x2+w3x3+...+b ...
线性回归
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 贷款预测 二、线性回归基本概念 1.定义 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个 ...