线性回归 逻辑回归 分类问题的区别

线性回归

回归函数： hθ(x)=ΘTX h θ ( x ) = Θ T X
代价函数： J(θ)=12m∑i=0m(hθ(xi)−yi)2 J ( θ ) = 1 2 m ∑ i = 0 m ( h θ ( x i ) − y i ) 2

逻辑回归

回归函数： hθ(x)=11+e−ΘX h θ ( x ) = 1 1 + e − Θ X
代价函数： J(θ)=−yi×loghθ(xi)+(1−yi)×log(1−hθ(xi)) J ( θ ) = − y i × l o g h θ ( x i ) + ( 1 − y i ) × l o g ( 1 − h θ ( x i ) )

区别

逻辑回归和线性回归的区别在于输出结果通过了simog函数使得其取值范围在(0，1)上。

回归和分类

回归模型和分类模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化