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機器學習的方法之回歸算法
2019-03-18
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我們都知道，機器學習是一個十分實用的技術，而這一實用的技術中涉及到了很多的算法。所以說，我們要了解機器學習的話就要對這些算法掌握通透。在這篇文章中我們就給大家詳細介紹一下機器學習中的回歸算法，希望這篇文章能夠幫助到大家。


一般來說，回歸算法是機器學習中第一個要學習的算法。具體的原因，第一就是回歸算法比較簡單，可以讓人直接從統計學過渡到機器學習中。第二就是回歸算法是后面若干強大算法的基石，如果不理解回歸算法，無法學習其他的算法。而回歸算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。


那么什么是線性回歸呢？其實線性回歸就是我們常見的直線函數。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數據？這就需要最小二乘法來求解。那么最小二乘法的思想是什么呢？假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。


那么什么是邏輯回歸呢？邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的算法，但是，從本質上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數值問題，也就是最后預測出的結果是數字。而邏輯回歸屬于分類算法，也就是說，邏輯回歸預測結果是離散的分類。而邏輯回歸算法劃出的分類線基本都是線性的(也有劃出非線性分類線的邏輯回歸，不過那樣的模型在處理數據量較大的時候效率會很低)，這意味著當兩類之間的界線不是線性時，邏輯回歸的表達能力就不足。下面的兩個算法是機器學習界最強大且重要的算法，都可以擬合出非線性的分類線。這就是有關邏輯回歸的相關事項。


在這篇文章中我們簡單給大家介紹了機器學習中的回歸算法的相關知識，通過這篇文章我們不難發現回歸算法是一個比較簡答的算法，回歸算法是線性回歸和邏輯回歸組成的算法，而線性回歸和邏輯回歸都有自己實現功能的用處。這一點是需要大家理解的并掌握的，最后祝愿大家能夠早日學會回歸算法。


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