LR与线性回归的区别？
LR就是一种线性回归，经典线性回归模型的优化目标是最小二乘，而逻辑回归是似然函数，另外线性回归在整个实数域范围内进行预测，线性回归模型无法做到sigmoid的非线性形式，simoid可以轻松处理0/1分类问题
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本文向大家介绍LR和线性回归的区别相关面试题，主要包含被问及LR和线性回归的区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 线性回归用来做预测,LR用来做分类。线性回归是来拟合函数,LR是来预测函数。线性回归用最小二乘法来计算参数,LR用最大似然估计来计算参数。线性回归更容易受到异常值的影响,而LR对异常值有较好的稳定性。
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线性回归是最简单的回归方法，它的目标是使用超平面拟合数据集，即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 单变量模型 模型 $$f(x)=w^Tx+b$$ 在线性回归问题中，一般使用最小二乘参数估计（$$L_2$$损失），定义目标函数为 $$J={\arg min}{(w,b)}\sum{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2$$ 均方误差（MSE） $$MSE = \frac{1}{
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线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。 由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先
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本例仅使用糖尿病数据集的第一个特征，来展示线性回归在二维空间上的表现。下图中的直线, 即是线性回归所确定的一个界限，其目标是使得数据集中的实际值与线性回归所得的预测值之间的残差平方和最小。 同时也计算了回归系数、残差平方和以及解释方差得分，来判断该线性回归模型的质量。 原文解释和代码不符合: 实际上计算了回归系数, 均方误差（MSE）,判定系数(r2_score) 判定系数和解释方差得分并不绝对相
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我想用python计算多元线性回归。我找到了这个简单线性回归的代码 a是系数，但我不明白是什么意思？ 如何更改代码以获得多重线性回归？
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本文向大家介绍LR与SVM的联系与区别？相关面试题，主要包含被问及LR与SVM的联系与区别？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 LR与SVM都可以处理分类问题，且一般都可以用于线性二分类问题 两个方法都可以增加不同的正则化项 区别： LR是参数模型，SVM是非参数模型（参数模型是假设总体服从某一个分布，该分布由一些参数确定，在此基础上构建的模型为参数模型，而非参数模型对于总体的分布不做假设