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為什么要學習邏輯回歸（一）
2019-02-22
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當我們進入數(shù)據(jù)分析行業(yè)的時候，我們總會接觸到很多的算法，比如線性回歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，神經(jīng)網(wǎng)絡等。其實這些算法對我們來說都是比較困難的，但是我們要想進入數(shù)據(jù)分析行業(yè)的話我們需要了解和學習整個的流程。比如，如何獲取和處理數(shù)據(jù)，如何理解數(shù)據(jù)，如何搭建模型，如何評估結果和優(yōu)化。很多數(shù)據(jù)分析師建議大家從邏輯回歸開始入手，那么為什么要學習邏輯回歸呢？下面我們就在這篇文章中詳細給大家介紹一下這個原因。


首先，我們學習邏輯學習能夠更好的理解機器學習，很多人不明白的是，為什么是邏輯回歸，而不是線性回歸。其實這些都是無所謂，理解了機器學習才是最終目的。說到這個問題，就要引出監(jiān)督學習的兩個類型了，監(jiān)督學習有兩種類型，第一是分類，第二是回歸，分類中有邏輯回歸，回歸中有線性回歸。當我們使用邏輯回歸或者線性回歸建立我們整個流程的時候，我們會慢慢地熟悉機器學習里的一些概念，比如監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習，分類和回歸，線性和非線性等，以及更多問題。我們也會知道如何準備你的數(shù)據(jù)，以及這過程中有什么挑戰(zhàn)，如何度量評估模型，是該使用準確率，還是精準率和召回率？所有的概念都都是數(shù)據(jù)科學學習過程中非常重要的知識點。等慢慢熟悉了這些概念以后，我們就可以用更復雜的模型或者技巧來替代你之前的簡單模型了。


當然，邏輯回歸在某些情況中已經(jīng)夠用了，這是因為邏輯回歸是一個非常強大的算法，甚至對于一些非常復雜的問題，它都可以做到游刃有余。拿MNIST舉例，我們可以使用邏輯回歸獲得95%的準確率，這個數(shù)字可能并不是一個非常出色的結果，但是它對于保證我們的整個流程工作來說已經(jīng)足夠好了。實際上，如果說能夠選擇正確且有代表性的特征，邏輯回歸完全可以做的非常好。


在這篇文章中我們給大家詳細介紹了邏輯回歸的好處，通過這些內(nèi)容我們可以知道，當我們進入數(shù)據(jù)分析行業(yè)之前為什么要學習邏輯回歸的知識。當然邏輯回歸的好處還不只是這些，我們在下一篇文章中繼續(xù)為大家介紹邏輯回歸算法的優(yōu)點。

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