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【一文讀懂兩者的不同線性回歸和邏輯回歸的區(qū)別】線性回歸和邏輯回歸是兩種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它們都屬于廣義線性模型的特例，但也有很多區(qū)別。下面是一些主要的區(qū)別：

線性回歸用于回歸問(wèn)題，邏輯回歸用于分類(lèi)問(wèn)題 ?；貧w問(wèn)題是指預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)的數(shù)值變量，如房?jī)r(jià)、溫度、身高等；分類(lèi)問(wèn)題是指預(yù)測(cè)一個(gè)離散的類(lèi)別變量，如是或否、男或女、蘋(píng)果或香蕉等。
線性回歸的輸出變量是連續(xù)的，邏輯回歸的輸出變量是離散的。線性回歸的輸出變量可以取任意實(shí)數(shù)值，邏輯回歸的輸出變量只能取有限個(gè)數(shù)的值，通常是0或1，表示兩個(gè)類(lèi)別。也可以有多個(gè)類(lèi)別，但需要用到多項(xiàng)式邏輯回歸或者一對(duì)多的策略。
線性回歸要求自變量和因變量呈線性關(guān)系，邏輯回歸不要求自變量和因變量呈線性關(guān)系。線性關(guān)系是指自變量和因變量之間可以用一條直線來(lái)描述，如y=ax+b；非線性關(guān)系是指自變量和因變量之間不能用一條直線來(lái)描述，如y=ax^2+bx+c 。
線性回歸要求變量服從正態(tài)分布，邏輯回歸對(duì)變量分布沒(méi)有要求。正態(tài)分布是指變量的概率密度函數(shù)呈鐘形曲線，如高斯分布；非正態(tài)分布是指變量的概率密度函數(shù)不呈鐘形曲線，如均勻分布、泊松分布等。
線性回歸使用最小二乘法作為參數(shù)估計(jì)方法，邏輯回歸使用極大似然法作為參數(shù)估計(jì)方法。最小二乘法是指使得預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的平方誤差之和最??；极大似拳h(huán)ㄊ侵甘溝霉鄄饈莩魷值母怕首畬?。

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一文讀懂兩者的不同 線性回歸和邏輯回歸的區(qū)別

一文讀懂兩者的不同線性回歸和邏輯回歸的區(qū)別