機器學習算法基礎---邏輯迴歸

邏輯迴歸與線性迴歸的聯繫與區別 第一條：迴歸模型就是預測一個連續變量(如降水量，價格等)。在分類問題中，預測屬於某類的概率，可以看成迴歸問題。這可以說是使用迴歸算法的分類方法。 第二條：直接使用線性迴歸的輸出作爲概率是有問題的，因爲其值有可能小於0或者大於1,這是不符合實際情況的，邏輯迴歸的輸出正是[0,1]區間。線性迴歸只能預測連續的值，分類算法是輸出0和1. 第三條：線性迴歸中使用的是最小化平

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