线性回归与逻辑回归的原理、计算步骤、区别、联系
一、线性回归：
1.概念：线性回归就是对原数据进行一系列数据拟合，并尽可能构造一条可以拟合数据的数学模型，根据这个模型，输入测试数据进而预测数据的结果
例如：房价问题， 通过房屋面积、卧室多少等绘制一条散点图，通过运算拟合出一条数据模型，通过数据模型，输入房屋面积与卧室数量等信息预测房价。
2.线性回归假设函数：theta：权重参数，x：输入特征的参数
矢量化：
3.线性回归的损失函数：
4.线性回归的优化：使用梯度下降法使损失函数降为最小（对J（theta）进行求导）
进行多次for循环，更新theta权重，进而算是函数也在不同变化，即损失函数的导数为0， 即损失函数已经降到最低，即误差最小
注意：学习率alpha不能太小，不能太大，否则不能准确找到损失函数的最小值
二、逻辑回归（分类回归）：
1.概念：通过一系列数据建立一条拟合数据的模型，来预测未来某一数据的走向，逻辑回归则是建立模型将数据分为不同的类别，并预测某个数据的类别
2.逻辑回归假设函数：逻辑回归的假设函数不能使用线性回归的那样的线性函数作为假设函数，因为像散点式数据集也很难通过线性函数模拟，这里我们通过sigmoid函数来作为假设函数
3.为什么我们要采用这一S型函数呢？
当h>=0.5时，预测为1
当h<0.5时，预测为0
我们不能准确的预测y值，但是我们通过这里y值，例如y=0.7，则可以最大化估计1
4.逻辑回归假设函数为：
5.逻辑回归损失函数：
真正代价函数：
上图公式，只是针对一个样本数据，我们要对整个数据集进行运算，公式如下：
6.对逻辑函数的优化：对损失函数进行求偏导，得到：
三、区别：
1.线性回归要求因变量是连续性数值变量，而logistic回归要求因变量是分类型变量。
2.线性回归要求自变量和因变量呈线性关系，而logistic回归不要求自变量和因变量呈线性关系
3.线性回归是直接分析因变量与自变量的关系，而logistic回归是分析因变量取某个值的概率与自变量的关系
四、联系：
1.假设函数不同
一个使线性计算公式， 一个使sigmoid函数计算公式
2.性质不同
线性回归与逻辑回归的原理、计算步骤、区别、联系相关推荐
- 线性回归、逻辑回归、损失函数
回归问题的条件/前提: 1) 收集的数据 2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数.然后利用这个模型去预测/分类新的数据. 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 ...
- 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战
文章目录 前言 一.什么是逻辑回归 1.1 逻辑回归基础概念 1.2 逻辑回归核心概念 二.逻辑回归Demo 2.1 数据准备 2.2 创建逻辑回归分类器 2.3 分类器预测 三.逻辑回归实战 3.1 ...
- 线性回归与逻辑回归/朴素贝叶斯
一.线性回归与逻辑回归 (一)线性回归 1. 算法概述 回归的目的是预测数值型的目标值. 线性回归的优点:结果易于理解,计算上不复杂.缺点:对非线性的数据拟合不好.适用数据类型:数值型和标称型数据. ...
- 对线性回归、逻辑回归、各种回归的概念学习
回归问题的条件/前提: 1) 收集的数据 2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数.然后利用这个模型去预测/分类新的数据. 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 ...
- 机器学习 之线性回归、逻辑回归、 SVM支持向量机、随机森林
参考b站不会还有人不知道最新版2022年的李宏毅--机器学习与深度学习吧?_哔哩哔哩_bilibili 分类 1.监督学习: 从给定的训练数据集中学习一个函数(模型),当新数据(测试集)来到时 ...
- 线性回归，逻辑回归的学习（包含最小二乘法及极大似然函数等）
回归问题的前提: 1) 收集的数据 2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数.然后利用这个模型去预测/分类新的数据. 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满 ...
- PyTorch入门：一文学会线性回归、逻辑回归及图像分类
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 [导读]本文通过详实的代码,从如何安装PyTorch开始,一步一步 ...
- 【数据分析】线性回归与逻辑回归
文章来源:公众号-智能化IT系统. 回归模型有多种,一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归.其描述的是一组因变量和自变量之间的关系,通过特定的方程来模拟.这么做的目的也是为了预测,但有时也 ...
- 机器学习算法（3）——线性回归与逻辑回归
线性回归 线性回归的数学推导主要涉及到以下几个知识点. 1. 利用矩阵的知识对线性公式进行整合 2. 误差项的分析 3. 似然函数的理解 4. 矩阵求偏导 5. 线性回归的最终求解 例子 本故事纯属虚 ...
最新文章
- 强化学习与3D视觉结合新突破：高效能在线码垛机器人
- VS编译duilib项目时候的错误解决方法整理
- 【Python】json
- ASP.NET MVC经典项目ProDinner项目解析（3）
- ieee1284controller怎么添加打印机_打印机提示脱机状态，如何恢复连接？
- Accumulator
- BGP——community团体属性（讲解+配置）@
- 凸优化问题中的Bregman迭代算法
- Amazon SQS 消息队列服务
- jmeter5.0 while controller使用总结
- CAD 残留文件和注册表如何完全彻底卸载删除干净【转载】
- python回归模型调优要运行多久_python机器学习模型参数调优
- 我科学家研制“龙虾壳”新型仿生材料
- 蓝桥杯练习 小明上楼梯(递归设计）
- 基于stm32的两轮自平衡小车3（硬件篇）
- 计算数组中某个元素的所在位置
- matlab生成一个数值一样的向量
- 支付宝小程序使用AES解密
- 数据库作业8：SQL Server 的部分操作（授权：授予与收回）
- 计算机仿真退稿意见,《计算机仿真》郑重申明