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逻辑回归是属于
逻辑回归是线性回归
吗
答:
是的,
他是一种广义的线性回归分析模型
当logistic回归模型能够较好地拟合数据时,我们便可以对模型的系数进行解释了,类似于线性回归系数。Logistic回归系数也可以被解释为对应自变量一个单位的变化所导致的因变量上的变化。在logistic回归系列(二)中,我们把logistic回归因变量转化成了比数对数后进行回归,...
机器学习常见算法优缺点之
逻辑回归
答:
首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识,逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说,
逻辑回归属于判别式模型
,同时伴有很多模型正则化的方法,具体有L0, L1,L2,etc等等,当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比,我们还会得到一个不错的概率解释...
逻辑回归
和线性回归的区别是什么?
答:
1、逻辑回归:是一种广义的线性回归分析模型
。2、线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同 1、逻辑回归:常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、线性回归:常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。
分层回归是逻辑回归
吗
答:
不属于。
逻辑回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型
。分层回归的理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。分层回归将核心研究的变量放在最后一步进入模型,以考察在排除了其他变量的贡献的情况下,该变量对回归方程的贡献。如果变量仍然...
数据挖掘知识点串烧
逻辑回归
答:
回答:
逻辑回归是
通过判断数据
属于
某一类的概率值大小来决定要将该数据判为哪一类。这里需要引入sigmoid函数(Y = 1/(1+e-z) , 其中z = wTx+b ),而sigmoid函数有一个很特殊的性质,那就是它可以将任意的输入值都转为(0,1)上的输出。逻辑回归通过sigmoid函数来逼近后验概率p(y =1 |x),一般...
机器学习中的
逻辑回归
到底是回归还是分类
答:
分类。。。只是很多时候,对于
逻辑回归
的某些应用场合,最终要的结果可能不是分类的结果,而是计算出的概率。这里可能会混淆认知。
分层回归是逻辑回归
吗
答:
逻辑回归属于概率型的非线性回归
,分为二分类和多分类的回归模型。
分层回归
的理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。逻辑(Logistic)回归用于研究Y为定类数据时X和Y之间的影响关系情况,如果Y为两类比如0和1(比如1为愿意和0为不愿意,1为购买和0为...
逻辑回归
(logistic regression)是线性分类器吗?
答:
是。常见的线性分类器有:LR,贝叶斯分类,单层感知机、
线性回归
。常见的非线性分类器:决策树、RF、GBDT、多层感知机。
什么是“logit模型”?
答:
Logit模型(Logit model,也译作“评定模型”,“分类评定模型”,又作Logistic regression,“
逻辑回归
”)是离散选择法模型之一,Logit模型是最早的离散选择模型,也是目前应用最广的模型。是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。Logit模型是最早的离散选择...
逻辑回归
(Logistic Regression)详解
答:
逻辑回归
,作为监督学习领域不可或缺的二分类工具,它的核心理念是通过线性回归思想,洞察数据的潜在规律,对二或多个类别进行预测。其基本原理是将高维空间中的数据映射到一个超平面,以此划分为两类。关键的求解过程,便是寻找那个能最大程度地分离类别数据的超平面,通过极大似然估计或交叉熵损失函数优化...
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