回歸算法是一種通過最小化預測值與實際結果值之間的差距，而得到輸入特征之間的最佳組合方式的一類算法。對於連續值預測有線性回歸等，而對於離散值/類別預測，我們也可以把邏輯回歸等也視作回歸算法的一種。
線性回歸與邏輯回歸是機器學習中比較基礎又很常用的內容。線性回歸主要用來解決連續值預測的問題，邏輯回歸用來解決分類的問題，輸出的屬於某個類別的概率，工業界經常會用邏輯回歸來做排序。在SVM、GBDT、AdaBoost算法中都有涉及邏輯回歸，回歸中的損失函數、梯度下降、過擬合等知識點也經常是面試考察的基礎問題.
線性回歸和邏輯回歸的區別
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