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根据我的理解,线性回归预测可以具有连续值的结果,而逻辑回归预测离散的结果。在我看来,逻辑回归类似于分类问题。那么,为什么称为回归?
还有一个相关问题:What is the difference between linear regression and logistic regression?
最佳答案
线性回归和逻辑回归之间存在严格的联系。
通过线性回归,您需要寻找 ki 参数:
h = k0 + Σ ki ˙ Xi = Kt ˙ X
使用逻辑回归,您有相同的目标,但方程是:
h = g(Kt ˙ X)
其中g
是sigmoid function :
g(w) = 1 / (1 + e-w)
所以:
h = 1 / (1 + e-Kt ˙ X)
并且您需要将 K 适合您的数据。
假设一个二元分类问题,输出h
是示例x
在分类任务中为正匹配的估计概率:
P(Y = 1) = 1 / (1 + e-Kt ˙ X)
当概率大于 0.5 时,我们就可以预测“匹配”。
在以下情况下概率大于 0.5:
g(w) > 0.5
这在以下情况下成立:
w = Kt ˙ X ≥ 0
超平面:
Kt ˙ X = 0
是决策边界。
总结:
这是一个非常精简的版本。您可以在 these videos 找到简单的解释(机器学习第三周,作者:Andrew Ng)。
您还可以查看http://www.holehouse.org/mlclass/06_Logistic_Regression.html有关类(class)的一些笔记。
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