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為什么要學(xué)習(xí)邏輯回歸（二）
2019-02-22
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我們在上一篇文章中給大家介紹了在數(shù)據(jù)分析行業(yè)中為什么要學(xué)習(xí)邏輯回歸的原因，主要的原因就是邏輯回歸是一個(gè)十分實(shí)用的工具，同時(shí)也有著自己的優(yōu)點(diǎn)，這些優(yōu)點(diǎn)都是十分明顯的。今天我們將繼續(xù)為大家介紹邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)。


學(xué)習(xí)邏輯回歸的原因是因?yàn)?a href='/map/luojihuigui/' style='color:#000;font-size:inherit;'>邏輯回歸是統(tǒng)計(jì)中的一個(gè)重要工具。而線性回歸不僅僅可以用來預(yù)測。如果我們有了一個(gè)訓(xùn)練好的線性模型，我們可以通過它學(xué)習(xí)到因變量和自變量之間的關(guān)系，或者用更多的機(jī)器學(xué)習(xí)語言來說，我們可以學(xué)習(xí)到特征變量和目標(biāo)變量的關(guān)系。一個(gè)簡單的例子，那就是關(guān)于房價(jià)的預(yù)測，通過湊集房屋特征還有實(shí)際的房價(jià)。我們基于這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)線性回歸模型，然后得到了很好的結(jié)果。通過訓(xùn)練，我們可以發(fā)現(xiàn)模型訓(xùn)練后會給每個(gè)特征分配相應(yīng)的權(quán)重。如果某個(gè)特征權(quán)重很高，我們就可以說這個(gè)特征比其它的特征更重要。比如說房屋大小的特征，對于房價(jià)的變化會有一定概率的權(quán)重，因?yàn)榉课荽笮∶吭黾右黄矫追績r(jià)就會增加一萬。線性回歸是一個(gè)了解數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計(jì)規(guī)律的非常強(qiáng)的工具，同理，邏輯回歸也可以給每個(gè)特征分配各自的權(quán)重，通過這個(gè)權(quán)重，我們就可以了解特征的重要性。


當(dāng)然，學(xué)習(xí)邏輯回歸的另外一個(gè)原因就是因?yàn)?a href='/map/luojihuigui/' style='color:#000;font-size:inherit;'>邏輯回歸是學(xué)習(xí)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)很好的開始，當(dāng)我們學(xué)習(xí)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，最開始學(xué)習(xí)的邏輯回歸對我們幫助很大。我們可以將網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元當(dāng)作一個(gè)邏輯回歸，邏輯回歸有輸入，有權(quán)重，和閾值，并可以通過點(diǎn)乘，然后再應(yīng)用某個(gè)非線性的函數(shù)得到輸出。更多的是，一個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的最后一層大多數(shù)情況下是一個(gè)簡單的線性模型，可以說，對于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，有一個(gè)很好的方式就是講神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)劃分為兩部分，一個(gè)是代表部分，一個(gè)是分類和回歸部分。其中代表部分嘗試從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并具有很好的代表性，然后它會幫助分類和回歸部分來完成一個(gè)線性的分類或者回歸任務(wù)。


在這篇文章中我們給大家介紹了兩種關(guān)于邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)，具體來說就是邏輯回歸是統(tǒng)計(jì)中一個(gè)重要的工具，并且邏輯回歸也是學(xué)習(xí)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)極好開端，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解邏輯回歸。

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