線性迴歸與邏輯迴歸

線性迴歸和邏輯迴歸是機器學習中的兩種算法，它們的目的都是在已知的數據中，建立模型，然後預測/分類新的數據。 線性迴歸是對一個或多個自變量之間關係進行建模的方法。 邏輯迴歸：線性迴歸可以預測連續值，但是不能解決分類問題。所以邏輯迴歸就是找到一個單調可微函數將分類任務的真實標記與線性迴歸模型的預測值聯繫起來，例如通過sigmoid函數將線性迴歸的(−∞,+∞)結果映射到(0,1)之間（代表屬於某類別的

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