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 ...
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。 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。 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 logistic回歸是分析因變量取某個值的概率與自變量的關系,而線性回歸是直接分析因變量與自變量的關系 總之,logistic回歸與線性回歸實際上有很 ...
2018-04-30 12:26 0 2012 推薦指數:
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 邏輯回歸 分類問題的區別 一、總結 一句話總結: 回歸算法:線性回歸是一種基本的回歸算法,當給出相應的訓練集后,通過線性回歸來尋找合適參數θ(向量)使得Hypothesis函數的Cost function最小。 分類算法:邏輯回歸是一個分類算法,邏輯回歸的Hypothesis ...
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 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 ...
導入數據:1. LR-testSet.csv 2.LR-testSet2.txt ...
前言: 大概兩三周沒動這塊了,最近要抓緊時間復習並寫博客記錄,此次為利用sklearn庫來解決非線性邏輯回歸問題 正文: 利用函數數據畫出的圖像如下: 圖片展示如下,可以看出正確率很低,還不如自己猜: 經過處理的數據帶入圖像如下: 正確率達到了百分之99 ...
線性回歸和邏輯回歸的實現大體一致,將其抽象出一個抽象類Regression,包含整體流程,其中有三個抽象函數,將在線性回歸和邏輯回歸中重寫。 將樣本設為Sample類,其中采用數組作為特征的存儲形式。 1. 樣本類Sample 2. 抽象類Regression ...