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機器學習中的回歸算法（下）
2019-04-28
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我們在上一篇文章中給大家介紹了機器學習中的回歸算法的部分知識，其實機器學習中的回歸算法的知識還是有很多的，我們在這篇文章中繼續為大家介紹機器學習中的回歸算法剩余部分知識，希望能夠幫助到大家更好地了解人工智能。

首先我們說一下邏輯回歸，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，例如房價。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。那么如何實現這種算法呢？在實現方面，邏輯回歸只是對對線性回歸的計算結果加上了一個Sigmoid函數，將數值結果轉化為了0到1之間的概率(Sigmoid函數的圖像一般來說并不直觀，你只需要理解對數值越大，函數越逼近1，數值越小，函數越逼近0)，接著我們根據這個概率可以做預測，例如概率大于0.5，則這封郵件就是垃圾郵件，或者腫瘤是否是惡性的等等。從直觀上來說，邏輯回歸是畫出了一條分類線。

而邏輯回歸的適用條件有四點，第一點就是因變量為二分類的分類變量或某事件的發生率，并且是數值型變量。但是需要注意，重復計數現象指標不適用于邏輯回歸。第二點就是殘差和因變量都要服從二項分布。二項分布對應的是分類變量，所以不是正態分布，進而不是用最小二乘法，而是最大似然法來解決方程估計和檢驗問題。第三點就是自變量和邏輯概率是線性關系。第四點就是各觀測對象間相互獨立。而邏輯回歸算法劃出的分類線基本都是線性的。當然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。

我們在這篇文章中介紹了機器學習中的回歸算法的知識，其實機器學習是人工智能中最重要的內容，而算法在機器學習中也是一個十分重要的內容，我們只有了解了這些算法知識才能夠做好機器學習，這樣才能夠為人工智能奠定基礎。想了解更多的人工智能的知識，請持續關注我們。


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