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機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸算法的部分知識，其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)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(xù)為大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)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(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)測出的結(jié)果是數(shù)字，例如房價(jià)。而邏輯回歸屬于分類算法，也就是說，邏輯回歸預(yù)測結(jié)果是離散的分類。那么如何實(shí)現(xiàn)這種算法呢？在實(shí)現(xiàn)方面，邏輯回歸只是對對線性回歸的計(jì)算結(jié)果加上了一個(gè)Sigmoid函數(shù)，將數(shù)值結(jié)果轉(zhuǎn)化為了0到1之間的概率(Sigmoid函數(shù)的圖像一般來說并不直觀，你只需要理解對數(shù)值越大，函數(shù)越逼近1，數(shù)值越小，函數(shù)越逼近0)，接著我們根據(jù)這個(gè)概率可以做預(yù)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(diǎn)，第一點(diǎn)就是因變量為二分類的分類變量或某事件的發(fā)生率，并且是數(shù)值型變量。但是需要注意，重復(fù)計(jì)數(shù)現(xiàn)象指標(biāo)不適用于邏輯回歸。第二點(diǎn)就是殘差和因變量都要服從二項(xiàng)分布。二項(xiàng)分布對應(yīng)的是分類變量，所以不是正態(tài)分布，進(jìn)而不是用最小二乘法，而是最大似然法來解決方程估計(jì)和檢驗(yàn)問題。第三點(diǎn)就是自變量和邏輯概率是線性關(guān)系。第四點(diǎn)就是各觀測對象間相互獨(dú)立。而邏輯回歸算法劃出的分類線基本都是線性的。當(dāng)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(shù)據(jù)量較大的時(shí)候效率會很低，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。

我們在這篇文章中介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸算法的知識，其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能中最重要的內(nèi)容，而算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中也是一個(gè)十分重要的內(nèi)容，我們只有了解了這些算法知識才能夠做好機(jī)器學(xué)習(xí)，這樣才能夠?yàn)槿斯ぶ悄艿於ɑA(chǔ)。想了解更多的人工智能的知識，請持續(xù)關(guān)注我們。

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