回歸問題的條件/前提： 1） 收集的數據 2） 假設的模型，即一個函數，這個函數里含有未知的參數，通過學習，可以估計出參數。然后利用這個模型去預測/分類新的數據。 1. 線性回歸 假設 特征 和 結果 都滿足線性。即不大於一次方。這個是針對 收集的數據而言。收集的數據中，每一個分量 ...

在讀研期間，一直在幫導師做技術開發，甚至偶爾做一做美工（幫導師和實驗室博士生畫個圖啥的），算法還是較少接觸的，其實，我發現，算法還是蠻好玩的，昨晚看了B站一個美女算法工程師講了線性回歸和邏輯回歸兩種算法，做下總結吧，不然看了之后過兩天就拋在腦后，忘光光了。。視頻點擊 ...

線性回歸和邏輯回歸的區別 一、總結 一句話總結： 線性回歸預測的是一個連續值 邏輯回歸給出的“是”和“否”的回答 二、線性回歸和邏輯回歸的區別 轉自或參考：線性回歸和邏輯回歸的區別https://blog.csdn.net/album_gyd/article/details ...

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 ...

線性回歸 回歸是一種極易理解的模型，就相當於y=f（x），表明自變量 x 和因變量 y 的關系。最常見問題有如 醫生治病時的望、聞、問、切之后判定病人是否生了什么病，其中的望聞問切就是獲得自變量x，即特征數據，判斷是否生病就相當於獲取因變量y，即預測分類。 最簡單的回歸是線性回歸，如圖1.a ...

1）線性回歸要求變量服從正態分布，logistic回歸對變量分布沒有要求。 2）線性回歸要求因變量是連續性數值變量，而logistic回歸要求因變量是分類型變量。 3）線性回歸要求自變量和因變量呈線性關系，而logistic回歸不要求自變量和因變量呈線性關系 4）logistic回歸是分析因變量取 ...

本筆記主要記錄學習《機器學習》的總結體會。如有理解不到位的地方，歡迎大家指出，我會努力改正。 在學習《機器學習》時，我主要是通過Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》課程，不得不說Andrew Ng老師在講授這門課程時，真的很用心，特別是編程 ...

一：分類 （一）分類基礎 在分類問題中，你要預測的變量y是離散的值，我們將學習一種叫做邏輯回歸 (Logistic Regression) 的算法，這是目前最流行使用最廣泛的一種學習算法。 在分類問題中，我們嘗試預測的是結果是否屬於某一個類（例如正確或錯誤）。分類問題的例子有：判斷一封 ...