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对各种回归算法的概念理解

2018年12月6日 / 38次阅读

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机器学习中的监督学习(supervised learning),起源于最简单的回归算法。

 

线性回归(linear regression):

用线性函数,向连续变化的量回归。

线性回归强调的是使用线性关系函数。

 

逻辑回归(logic regression):

向离散变化的量回归。

Softmax回归是二元逻辑回归的一般化。

逻辑回归强调的是,一组向离散变量的回归。

 

非线性回归(non-linear regression):

关系函数为非线性函数的回归方法。

非线性回归,从概念上包含了逻辑回归,因为一般我们都是用非线性关系函数进行非线性回归的学习。

非线性回归,既可以向连续变化的量回归,也可以采用softmax回归。(非线性逻辑回归?)

非线性回归强调的是,采用非线性关系函数,比如polynomial,也可以使用神经网络来做回归。

 

当我们通过数学模型要预测的值是一个连续的值时,我们称这类问题为回归问题;如果要预测的值是离散的,我们称这类问题为分类问题

本文链接:http://www.maixj.net/ict/regression-19482

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