线性回归与逻辑回归的关系，理解了联系函数，一切都不是问题

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第1个回答 2020-11-19

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如何理解线性回归和逻辑回归这两者之间的区别呢?答：线性回归和逻辑回归的区别：性质不同、应用不同。一、性质不同。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...

“逻辑回归” 和 "线性回归" 的关系答：都可以做预测，但它们之间不存在包含关系。逻辑回归用在二值预测，比如预测一个客户是否会流失，只有0-不流失，1-流失；线性回归用来进行连续值预测，比如预测投入一定的营销费用时会带来多少收益。

逻辑回归和线性回归的区别机器学习答：线性回归：y=w'x 也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1 逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。线性回归用来拟合数据，目标函数是...

逻辑回归和线性回归的区别是什么?答：一、性质不同 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...

每个数据科学人都应该知道的7种回归技术答：每个数据科学人都应该知道的7种回归技术介绍线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中学习的第一种算法。由于它们的受欢迎程度,许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。... 介绍线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中学习的第一种算法。由于它们的受欢迎程度,许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。

线性回归通俗理解答：线性回归的位置如上图所示，它属于机器学习 — 监督学习 — 回归 — 线性回归。什么是回归？回归是一种基于独立预测变量对目标值进行建模的方法。回归的目的主要是用于预测和找出变量之间的因果关系。比如预测明天的天气温度，预测股票的走势。回归之所以能预测是因为它通过历史数据，摸透了"套路"，然后通过...

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