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 ...

　　逻辑回归算法是分类算法，它适合于标签 y 取值离散的情况 假说表示 　　在分类的问题中，我们需要什么样的函数来表示我们的假设，例如我们在做分类的时候，希望我们的分类器的输出值在0~1之间，因此，我们希望满足某个性质的假设函数，这个性质是该函数的预测值在 0~1之间 ...

逻辑回归是使用回归的方式来解决分类问题。之前说过，逻辑回归只能解决二分类问题，为了解决多分类问题，可以使用OVR和OVO方法 OVR(One Vs Rest) 某个分类算法有N类，将某一类和剩余的类比较作为二分类问题，N个类别进行N次分类，得到N个二分类模型，给定一个新的样本点，求出 ...

本篇主要总结1.二分类逻辑回归简单介绍 ， 2.算法的实现 3.对欠拟合问题的解决方法及实现（第二部分） 1.逻辑回归 逻辑回归主要用于非线性分类问题。具体思路是首先对特征向量进行权重分配之后用 sigmoid 函数激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5时，分类为1。h ...

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 ...

0.前言 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。 在线学习算法：LR属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新 ...

逻辑回归 1. 逻辑回归中的条件概率 谈到分类，也许没有比逻辑回归更简单的方法了，受到工业界的极大的欢迎。逻辑回归的基本概念，以及如何一步步来构建逻辑回归中起到最核心作用的条件概率。 逻辑回归是二分类问题的“神器”，非常简单和实用，是在线系统中使用率最高的模型。 二分类问题 预测 ...

逻辑回归 1、 总述 　　逻辑回归来源于回归分析，用来解决分类问题，即预测值变为较少数量的离散值。 2、 基本概念 　　回归分析(Regression Analysis)：存在一堆观测资料，希望获得数据内在分布规律。单个样本表示成二维或多维向量，包含一个因变量Y和一个或多个自变量X ...