邏輯回歸和線性回歸的異同點(diǎn)
如果你光說名詞相近，那面試官就要打你了。
不同點(diǎn)
邏輯 回歸與線性回歸最大的區(qū)別，即邏輯回歸中的因變量為離散的，而線性回歸中的 因變量是連續(xù)的。并且在自變量x與超參數(shù)θ確定的情況下，邏輯回歸可以看作廣 義線性模型(Generalized Linear Models)在因變量y服從二元分布時(shí)的一個(gè)特殊情 況;而使用最小二乘法求解線性回歸時(shí)，我們認(rèn)為因變量y服從正態(tài)分布。
相同點(diǎn)
首先我們可以認(rèn)為二者都使用了 極大似然估計(jì)來對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行建模。線性回歸使用最小二乘法，實(shí)際上就是在 自變量x與超參數(shù)θ確定，因變量y服從正態(tài)分布的假設(shè)下，使用極大似然估計(jì)的一個(gè)化簡;
的學(xué)習(xí)，得到最佳 參數(shù)θ。另外，二者在求解超參數(shù)的過程中，都可以使用梯度下降的方法，這也是 監(jiān)督學(xué)習(xí)中一個(gè)常見的相似之處。
