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機(jī)器學(xué)習(xí)的方法之回歸算法
2019-03-18
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我們都知道，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)十分實(shí)用的技術(shù)，而這一實(shí)用的技術(shù)中涉及到了很多的算法。所以說，我們要了解機(jī)器學(xué)習(xí)的話就要對(duì)這些算法掌握通透。在這篇文章中我們就給大家詳細(xì)介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)中第一個(gè)要學(xué)習(xí)的算法。具體的原因，第一就是回歸算法比較簡(jiǎn)單，可以讓人直接從統(tǒng)計(jì)學(xué)過渡到機(jī)器學(xué)習(xí)中。第二就是回歸算法是后面若干強(qiáng)大算法的基石，如果不理解回歸算法，無法學(xué)習(xí)其他的算法。而回歸算法有兩個(gè)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(shí)線性回歸就是我們常見的直線函數(shù)。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數(shù)據(jù)？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(shè)我們擬合出的直線代表數(shù)據(jù)的真實(shí)值，而觀測(cè)到的數(shù)據(jù)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(yōu)問題轉(zhuǎn)化為求函數(shù)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(zhì)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(shù)值問題，也就是最后預(yù)測(cè)出的結(jié)果是數(shù)字。而邏輯回歸屬于分類算法，也就是說，邏輯回歸預(yù)測(cè)結(jié)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(shù)據(jù)量較大的時(shí)候效率會(huì)很低)，這意味著當(dāng)兩類之間的界線不是線性時(shí)，邏輯回歸的表達(dá)能力就不足。下面的兩個(gè)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)界最強(qiáng)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(guān)邏輯回歸的相關(guān)事項(xiàng)。


在這篇文章中我們簡(jiǎn)單給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸算法的相關(guān)知識(shí)，通過這篇文章我們不難發(fā)現(xiàn)回歸算法是一個(gè)比較簡(jiǎn)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(shí)現(xiàn)功能的用處。這一點(diǎn)是需要大家理解的并掌握的，最后祝愿大家能夠早日學(xué)會(huì)回歸算法。

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