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有無回歸算法（有無回歸算法公式）

發(fā)布時間：2023-04-06 17:06:25 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 130

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于有無回歸算法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能學什么？
2、機器學習常見算法優(yōu)缺點之邏輯回歸
3、回歸算法以什么輸出命名
4、回歸方程是求平均么

有無回歸算法（有無回歸算法公式）

一、人工智能學什么？

作為一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，人工智能專業(yè)屬于計算機大類專業(yè)之一，雖然是新興專業(yè)，但是由于當前人工智能領域的發(fā)展前景比較廣闊，同時一系列人工智能技術也進入到了落地應用的階段，所以當前人工智能專業(yè)也是熱點專業(yè)之一。

人工智能專業(yè)有三個特點，其一是多學科交叉，涉及到計算機、數(shù)學、控制學、經(jīng)濟學、神經(jīng)學、語言學等諸多學科，因此整體的知識量還是比較大的，其二是學習難度較大，人工智能本身的知識體系尚處在完善當中，很多領域還有待突破，其三是實踐場景要求高。

基于這三個特點，要想在本科階段有較好的學習效果，要有針對性的解決方案。針對于多學科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語言的學習，基于編程語言來打開計算機技術大門，進而學習機器學習，而機器學習則被稱為是打開人工智能技術大門的鑰匙。

其三是要重視為自己營造一個較好的交流和實踐場景，這對于學習效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智能相關的課題組。在選擇課題組的時候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實踐資源等因素，從這個角度來看，學校的科研資源對于人工智能專業(yè)的同學有較大的影響。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

很榮幸曾經(jīng)參加過一次江蘇省人工智能論壇，論壇上認真聆聽了行業(yè)大佬周志華教授的報告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關工作，我這里給你分享下南京大學人工智能學院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關課程。

首先是基礎數(shù)學部分：

數(shù)學分析、高等數(shù)學、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、最優(yōu)化方法、數(shù)理邏輯。

其次是學科基礎課程：

人工智能導引、數(shù)據(jù)結構與算法分析、程序設計基礎、人工智能程序設計、機器學習導論、知識表示與處理、模式識別與計算機視覺、自然語言處理、數(shù)字系統(tǒng)設計基礎、操作系統(tǒng)。

專業(yè)方向課程：

泛函分析、數(shù)字信號處理、高級機器學習、計算方法、控制理論方法、機器人學導論、多智能體系統(tǒng)、分布式與并行計算。

專業(yè)選修課課程：

數(shù)學建模、矩陣計算、隨機過程、組合數(shù)學。博弈論及其應用、時間序列分析、編譯原理、隨機算法、數(shù)據(jù)庫概論。

這是南京大學人工智能學院本科生四年的課程安排，看起來課程非常多，但這是一個培養(yǎng)體系，現(xiàn)在國內(nèi)只有南京大學針對人工智能專業(yè)開設了如此系統(tǒng)的培養(yǎng)方案，專業(yè)涉及人工智能的各個領域方向。學生可以根據(jù)自己的興趣愛好，選擇想要學習的領域方向。

如果你已經(jīng)畢業(yè)，想要轉行從事人工智能行業(yè)，那么下面這套課程可能比較適合你：

1.莫煩python教程（百度可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學習到python基礎、以及人工智能相關的軟件框架教程，包括相關人工智能相關的一些實戰(zhàn)小項目。

2.吳恩達機器學習（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能機器學習理論部分，非常適合零基礎的小白學習

3.吳恩達卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學習理論部分，非常適合零基礎的小白學習

4.李飛飛CS231n（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎的學習者。

5.吳恩達cs229（blibli）： 人工智能深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎的學習者。

這些基礎課程學會了，可能就算是跨入了半個門檻，當然面試的時候還欠缺實戰(zhàn)經(jīng)驗，于是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經(jīng)驗，簡歷上也算是多了一塊實戰(zhàn)經(jīng)驗，增加了你的面試成功率。最后，不要參加什么培訓機構區(qū)培訓，既花錢又學不到什么東西，最后畢業(yè)還會給你簡歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對比市面上99.99%的培訓機構課程靠譜！

接下來文章會側重在以下幾方面

1、零基礎如何進行人工智能的自學（以找工作為目的），包括路徑規(guī)劃，怎么學等等。

2、我的個人感悟，關于轉行、工作、創(chuàng)業(yè)、希望能給大家一些啟發(fā)。

3、好的學習資源分享

先說一下個人背景，一本，經(jīng)濟學畢業(yè)，上學時從未學過編程。我這里指的零基礎指的是，沒有編程基礎、沒有數(shù)學基礎（數(shù)學需要一些基本的，如果沒有，后續(xù)也會幫助大家的）。

剛畢業(yè)第一年時，迷茫，不知道做什么。

第一階段：邊工作邊自學爬蟲，失敗

畢業(yè)一年后，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學編程。

最開始學的是爬蟲，python語言。每天學6個小時，一周五到六天。學了4個月后，去面了五六家企業(yè)，沒有成功。原因是爬蟲的知識夠，可是計算機的基礎太薄弱。什么算法、計算機網(wǎng)絡這些，統(tǒng)統(tǒng)沒學。因為我當時是完全自學，沒有人帶，導致我也不知道要學這些。第一階段，失敗，說實話，有點氣餒，那可是每天沒日沒夜的學習啊，最后卻換來一場空。可是生活還得繼續(xù)，怨天尤人有什么用。

第二階段：邊工作邊自學人工智能，成功

面試失敗后，考慮了要把編程基礎學一下再去面試，還是學點別的。我的決定是學人工智能，當時對這個比較感興趣。好了，又是學了半年多，每天學6個小時，一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試，成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎工作。不過實力肯定沒有那些編程出身，數(shù)學、統(tǒng)計出身的人強，所以很多時候也是邊學邊做，打打雜。

其實我說的很簡單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經(jīng)驗學習的分享，幫助大家少走一些彎路。

第三階段：自己干

現(xiàn)在，已從公司辭職，自己開發(fā)網(wǎng)站，做社群，開網(wǎng)店。就是覺得，其實編程也只是我的一個工具，這個人就是比較喜歡自己做點事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好點子，也歡迎隨時來找我哦。

十問十答：

1、零基礎轉行學編程可以嗎？可以，要做好吃苦的準備。學習是個漫長的過程，你上班的話，能否保證一定時間的學習呢，這個是你要問自己的。我也是邊工作邊學習，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時間學習。如果你還在上學，恭喜你這是你最好的機會了。

2、該自學還是去培訓班？我覺得自學就夠了，培訓班真是又貴又水。這是我進過培訓班的朋友告訴我的。其實你工作之后會發(fā)現(xiàn)，很多東西都是要自學的。如果你連自學都沒辦法自學的話，你又怎么能工作。而且，自學的效率會更高，當然前提是路徑不能錯。

3、轉行編程，就業(yè)率怎么樣？說實話，如果你不是編程出身的，要轉行編程其實是比較難的，畢竟人家4年的正統(tǒng)學習不是白學的。但這不意味著就沒辦法。找準目標，規(guī)劃好路徑，學習最必要的知識，這樣就有機會。但是，請做好學完仍找不到工作的心理準備。

4、最理想的自學環(huán)境是怎么樣的？清晰的學習路徑+自學+交流討論的環(huán)境+有人指導

5、人工智能零基礎可以學嗎？可以，但是比一般轉行編程的要難，因為要自學的東西更多，要求的門檻也會更高。這個后續(xù)會著重講到。

6、學人工智能需要數(shù)學嗎？不要因為數(shù)學而望而切步，數(shù)學是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學習，是可以達到入門水準的。

7、以前沒接觸過編程，怎么辦？可以學習python，這真的是一門對零基礎的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。

8、一般轉行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經(jīng)驗來看。一周5-6天，一天6小時學習時間，4-7個月，這應該是比較正常的。

9、我是怎么堅持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時候是真的看不懂，也沒人教，純自學，安裝個工具有什么時候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的欲望有多強烈，就能有多堅持。

10、現(xiàn)在學編程還來得及嗎？永遠都來得及，學編程不一定是為了好工作，它更是一個全新的世界，你會發(fā)現(xiàn)很多對自己有幫助的東西。就算以后你不做這個，我相信這個學習的過程也會有所收獲。

這是我之后會寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。

以下系列是暫定的，一篇文章可能會寫成好幾篇。這個系列不僅僅以學習為目的，目的是為了達到機器學習的工作入門標準。并不簡單，但努力就有可能。網(wǎng)上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯。只是我覺得第一，太貴，明明網(wǎng)上有很多免費的更好的資源。第二，練習的量遠遠不夠達到能去找工作的標準。

零基礎自學人工智能系列（1）：機器學習的最佳學習路徑規(guī)劃（親身經(jīng)驗）

零基礎自學人工智能系列（2）：機器學習的知識準備（數(shù)學與python，附學習資源）

零基礎自學人工智能系列（3）：機器學習的知識準備（數(shù)學篇詳解）

零基礎自學人工智能系列（4）：機器學習的知識準備（python篇詳解）

零基礎自學人工智能系列（5）：機器學習的理論學習規(guī)劃（附資源）

零基礎自學人工智能系列（6）：深度學習的理論學習規(guī)劃（附資源）

零基礎自學人工智能系列（7）：機器學習的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎自學人工智能系列（8）：深度學習的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎自學人工智能系列（9）：找工作篇，需加強的部分（類似數(shù)據(jù)結構與算法）

最后，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現(xiàn)在處于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。

首先我們需要一定的數(shù)學基礎，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學等等。很多人可能要問，我學習人工智能為什么要有數(shù)學基礎呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學科目，這些數(shù)學基礎能讓我們在學習人工智能的時候事半功倍。

1、學習并掌握一些數(shù)學知識

高等數(shù)學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎

線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎

概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變量順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路

有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數(shù)值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數(shù)據(jù)結構。

2、掌握經(jīng)典機器學習理論和算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，并爭取掌握每一個經(jīng)典的機器學習理論和算法，我簡單地總結如下：

1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest），多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM），徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)，以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關聯(lián)規(guī)則學習：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領域的大牛，有所成就。

再回答第二個問題，人工智能到底是不是一項技術？

根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

百度百科關于人工智能的定義詳解中說道：人工智能是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。

綜上，從定義上講，人工智能是一項技術。

希望能幫到你。

人工智能需要學習的主要內(nèi)容包括：數(shù)學基礎課學科基礎課，包括程序設計基礎、數(shù)據(jù)結構、人工智能導論、計算機原理、數(shù)字電路、系統(tǒng)控制等；專業(yè)選修課，比如神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習以及認知科學、神經(jīng)科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程。

一、人工智能專業(yè)學什么

1.認知與神經(jīng)科學課程群

具體課程：認知心理學、神經(jīng)科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經(jīng)工程

2.人工智能倫理課程群

具體課程：《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學基礎與倫理》

3.科學和工程課程群

新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學、神經(jīng)科學、認知心理學、信息科學等相關學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，尋找人工智能的突破點，同時必須要以嚴謹?shù)膽B(tài)度進行科學研究，讓人工智能學科走在正確、健康的發(fā)展道路上。

4.先進機器人學課程群

具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規(guī)劃與學習》、《仿生機器人》

5.人工智能平臺與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術與系統(tǒng)實現(xiàn)》《游戲設計與開發(fā)》《計算機圖形學》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》。

6.人工智能核心課程群

具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》。

二、人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標及要求

以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術、語音處理與識別技術、視覺智能處理技術、國際人工智能專業(yè)領域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。

探索實踐適合中國高等人工智能人才培養(yǎng)的教學內(nèi)容和教學方法，培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應用型人才。

三、人工智能專業(yè)簡介

人工智能專業(yè)是中國高校人計劃設立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應用型人才，推動人工智能一級學科建設。2018年4月，教育部在研究制定《高等學校引領人工智能創(chuàng)新行動計劃》，并研究設立人工智能專業(yè)，進一步完善中國高校人工智能學科體系。2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關于公布2018年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果的通知》，根據(jù)通知，全國共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果，“人工智能”專業(yè)成為熱門。

人工智能是一個綜合學科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學好整個人工智能是很不容易的。

然后我們需要的就是對算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對生活中的事物進行計算模擬，最后做出相應操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和學習的就是編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還是需要編程的，推薦學習的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學習Java，而Python可以說是學習人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當然，只掌握一門編程語言是不夠的，因為大多數(shù)機器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。

人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來越快速，這得益于計算機科學的飛速發(fā)展。可以預料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業(yè)所需要的技能才行。

，首先呢，如果你是在校大學生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關工作，我這里給你分享下 南京大學人工智能學院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關課程。

首先是基礎數(shù)學部分：

人工智能亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術。通過醫(yī)學、神經(jīng)科學、機器人學及統(tǒng)計學等的進步，有些預測則認為人類的無數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。

二、機器學習常見算法優(yōu)缺點之邏輯回歸

我們在學習機器學習的時候自然會涉及到很多算法，而這些算法都是能夠幫助我們處理更多的問題。其中，邏輯回歸是機器學習中一個常見的算法，在這篇文章中我們給大家介紹一下關于邏輯回歸的優(yōu)缺點，大家有興趣的一定要好好閱讀喲。

首先我們給大家介紹一下邏輯回歸的相關知識，邏輯回歸的英文就是Logistic Regression。一般來說，邏輯回歸屬于判別式模型，同時伴有很多模型正則化的方法，具體有L0， L1，L2，etc等等，當然我們沒有必要像在用樸素貝葉斯那樣擔心我的特征是否相關。這種算法與決策樹、SVM相比，我們還會得到一個不錯的概率解釋，當然，我們還可以輕松地利用新數(shù)據(jù)來更新模型，比如說使用在線梯度下降算法-online gradient descent。如果我們需要一個概率架構，比如說，簡單地調(diào)節(jié)分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區(qū)間，或者我們希望以后將更多的訓練數(shù)據(jù)快速整合到模型中去，我們可以使用這個這個算法。

那么邏輯回歸算法的優(yōu)點是什么呢？其實邏輯回歸的優(yōu)點具體體現(xiàn)在5點，第一就是實現(xiàn)簡單，廣泛的應用于工業(yè)問題上。第二就是分類時計算量非常小，速度很快，存儲資源低。第三就是便利的觀測樣本概率分數(shù)。第四就是對邏輯回歸而言，多重共線性并不是問題，它可以結合L2正則化來解決該問題。第五就是計算代價不高，易于理解和實現(xiàn)。

當然，邏輯回歸的缺點也是十分明顯的，同樣，具體體現(xiàn)在五點，第一就是當特征空間很大時，邏輯回歸的性能不是很好。第二就是容易欠擬合，一般準確度不太高。第三就是不能很好地處理大量多類特征或變量。第四個缺點就是只能處理兩分類問題，且必須線性可分。第五個缺點就是對于非線性特征，需要進行轉換。

那么邏輯回歸應用領域都有哪些呢？邏輯回歸的應用領域還是比較廣泛的，比如說邏輯回歸可以用于二分類領域，可以得出概率值，適用于根據(jù)分類概率排名的領域，如搜索排名等、邏輯回歸的擴展softmax可以應用于多分類領域，如手寫字識別等。當然，在信用評估也有邏輯回歸的使用，同時邏輯回歸可以測量市場營銷的成功度。當然，也可以預測某個產(chǎn)品的收益。最后一個功能比較有意思，那就是可以預定特定的某天是否會發(fā)生地震。

我們在這篇文章中給大家介紹了關于機器學習中邏輯回歸算法的相關知識，從中我們具體為大家介紹了邏輯回歸算法的優(yōu)缺點以及應用領域。相信大家能夠通過這篇文章能夠更好的理解邏輯回歸算法。

三、回歸算法以什么輸出命名

Logistic函數(shù)輸出?？死锝鸱ǎ椿貧w算法）函數(shù)對隨機過程/隨機場進行空間建模和預測（插值）的回歸算法，是以其核心函數(shù)，Logistic函數(shù)輸出命名的，克里金法是最常用的空間插值算法，被廣泛應用于地理科學、環(huán)境科學、大氣科學研究。

四、回歸方程是求平均么

不是求平均。而是用一組數(shù)據(jù)去擬合一個函數(shù)式，其中函數(shù)包含幾個待定參數(shù)，構造誤差函數(shù)：

Q(a，b)＝Σ(i=1->n)[yi-(axi+bi)]^2 a、b為擬合模型:y=ax+b 中的參數(shù)。

根據(jù)試驗數(shù)據(jù)：（xi，yi）為使誤差Q(a，b)取極小，令：

∂Q/∂a＝0

∂Q/∂b＝0

解出：a，b即為所求。這個過程就是回歸運算，所用的方法叫最小二乘法。

舉一例： y = ax^b （1）回歸方程和待定系數(shù)a、b。

方程中：y--剎車距離，x--車速。通過三次測量：x1=50km/h y1=29.9m; x2=60.2,y2=43.2; x3=70 y3=58.5