logistic 回歸與線性回歸的比較
可以參考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重系數wi就是模型的參數）來得 ...
原文：線性回歸和Logistic回歸
目錄 線性回歸 用線性回歸模型擬合非線性關系 梯度下降法 最小二乘法 線性回歸用於分類 logistic regression，LR 目標函數 如何求解 theta LR處理多分類問題 線性回歸 假設存在線性相關關系： y a bx 均方誤差是回歸任務中最常用的性能度量指標。因此，其損失函數為： J a,b frac m sum i m y i y i frac m sum i m a bx i ...
2018-10-12 17:57 0 976 推薦指數：
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