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邏輯回歸屬于分類算法嗎（邏輯回歸屬于分類算法嗎）

發(fā)布時間：2023-04-21 21:00:42 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 84

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于邏輯回歸屬于分類算法嗎的問題，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、機器學習常見算法優(yōu)缺點之邏輯回歸
2、邏輯回歸適用于什么樣的分類問題
3、機器學習是大數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù)嗎
4、用于數(shù)據(jù)挖掘的分類算法有哪些，各有何優(yōu)劣

邏輯回歸屬于分類算法嗎（邏輯回歸屬于分類算法嗎）

一、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(guān)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(guān)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(guān)。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(gòu)，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(jié)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(zhuǎn)換。

那么邏輯回歸應用領(lǐng)域都有哪些呢？邏輯回歸的應用領(lǐng)域還是比較廣泛的，比如說邏輯回歸可以用于二分類領(lǐng)域，可以得出概率值，適用于根據(jù)分類概率排名的領(lǐng)域，如搜索排名等、邏輯回歸的擴展softmax可以應用于多分類領(lǐng)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(guān)于機器學習中邏輯回歸算法的相關(guān)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(lǐng)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。

二、邏輯回歸適用于什么樣的分類問題

兩種方法都是常見的分類算法,從目標函數(shù)來看,區(qū)別在于邏輯回歸采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.這兩個損失函數(shù)的目的都是增加對分類影響較大的數(shù)據(jù)點的權(quán)重,減少與分類關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點的權(quán)重.SVM的處理方法是只考慮

三、機器學習是大數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù)嗎

對人工智能、機器學習、深度學習、大數(shù)據(jù)，自然語言處理等的入門理解轉(zhuǎn)載

2021-01-06 14:54:36

skyline758

碼齡6年

關(guān)注

轉(zhuǎn)自大佬：https://blog.csdn.net/leishao_csdn/article/details/82800500，其講述非常詳細，邏輯很強

1. 機器學習(內(nèi)核思想即統(tǒng)計和歸納)

一般的機器學習模型至少考慮兩個量：一個是因變量，也就是我們希望預測的結(jié)果。另一個是自變量，也就是用來預測是否遲到的量。

機器學習方法是計算機利用已有的數(shù)據(jù)(經(jīng)驗)，得出了某種模型(遲到的規(guī)律)，并利用此模型預測未來(是否遲到)的一種方法。

事實上，機器學習的一個主要目的就是把人類思考歸納經(jīng)驗的過程轉(zhuǎn)化為計算機通過對數(shù)據(jù)的處理計算得出模型的過程。經(jīng)過計算機得出的模型能夠以近似于人的方式解決很多靈活復雜的問題。

“訓練”產(chǎn)生“模型”，“模型”指導 “預測”。

1.1 機器學習應用范圍

其實，機器學習跟模式識別，統(tǒng)計學習，數(shù)據(jù)挖掘，計算機視覺，語音識別，自然語言處理等領(lǐng)域有著很深的聯(lián)系。

從范圍上來說，機器學習跟模式識別，統(tǒng)計學習，數(shù)據(jù)挖掘是類似的，同時，機器學習與其他領(lǐng)域的處理技術(shù)的結(jié)合，形成了計算機視覺、語音識別、自然語言處理等交叉學科。因此，一般說數(shù)據(jù)挖掘時，可以等同于說機器學習。同時，我們平常所說的機器學習應用，應該是通用的，不僅僅局限在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還有圖像，音頻等應用。

1.1.1模式識別

模式識別=機器學習。兩者被視為同一個領(lǐng)域的兩個方面，兩者的主要區(qū)別在于前者是從工業(yè)界發(fā)展起來的概念，后者則主要源自計算機學科。

1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘=機器學習+數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)挖掘僅僅是一種思考方式，大部分數(shù)據(jù)挖掘中的算法是機器學習的算法在數(shù)據(jù)庫中的優(yōu)化。

1.1.3 統(tǒng)計學習

統(tǒng)計學習近似等于機器學習。二者在某種程度上是有區(qū)別的：統(tǒng)計學習者重點關(guān)注的是統(tǒng)計模型的發(fā)展與優(yōu)化，偏數(shù)學，而機器學習者更關(guān)注的是能夠解決問題，偏實踐，因此機器學習研究者會重點研究學習算法在計算機上執(zhí)行的效率與準確性的提升。

1.1.4 計算機視覺

計算機視覺=圖像處理+機器學習。計算機視覺相關(guān)的應用非常的多，例如百度識圖、手寫字符識別、車牌識別等等應用。

1.1.5 語音識別

語音識別=語音處理+機器學習。語音識別就是音頻處理技術(shù)與機器學習的結(jié)合。語音識別技術(shù)一般不會單獨使用，一般會結(jié)合自然語言處理的相關(guān)技術(shù)。目前的相關(guān)應用有蘋果的語音助手siri等。

1.1.6 自然語言處理

自然語言處理=文本處理+機器學習。在自然語言處理技術(shù)中，大量使用了編譯原理相關(guān)的技術(shù)，例如詞法分析，語法分析等等，除此之外，在理解這個層面，則使用了語義理解，機器學習等技術(shù)。

1.2 機器學習經(jīng)典算法

1.2.1 回歸算法（分為線性回歸+邏輯回歸）

線性回歸（數(shù)值問題，結(jié)果是數(shù)字）：如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數(shù)據(jù)？一般使用“最小二乘法”來求解。假設我們擬合出的直線代表數(shù)據(jù)的真實值，而觀測到的數(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。（對于求導求極值，這種做法并不適合計算機，可能求解不出來，也可能計算量太大）

計算機科學屆專門有一門學科叫“數(shù)值計算”，專門用來提升計算機進行各類計算時的準確性和效率問題。例如，著名的“梯度下降”、“牛頓法”就是數(shù)值計算中的經(jīng)典算法，也非常適合來處理求解函數(shù)極值的問題。梯度下降法是解決回歸模型中最簡單且有效的方法之一。

邏輯回歸（分類算法，結(jié)果是離散分類）：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，處理問題的類型不同。線性回歸處理的是數(shù)值問題，也就是最后預測出的結(jié)果是數(shù)字，例如房價。而邏輯回歸屬于分類算法，也就是說，邏輯回歸預測結(jié)果是離散的分類，例如判斷這封郵件是否是垃圾郵件，以及用戶是否會點擊此廣告等等。

四、用于數(shù)據(jù)挖掘的分類算法有哪些，各有何優(yōu)劣

常見的機器學習分類算法就有，不常見的更是數(shù)不勝數(shù)，那么我們針對某個分類問題怎么來選擇比較好的分類算法呢？下面介紹一些算法的優(yōu)缺點：

1. 樸素貝葉斯

比較簡單的算法，所需估計的參數(shù)很少，對缺失數(shù)據(jù)不太敏感。如果條件獨立性假設成立，即各特征之間相互獨立，樸素貝葉斯分類器將會比判別模型，如邏輯回歸收斂得更快，因此只需要較少的訓練數(shù)據(jù)。就算該假設不成立，樸素貝葉斯分類器在實踐中仍然有著不俗的表現(xiàn)。如果你需要的是快速簡單并且表現(xiàn)出色，這將是個不錯的選擇。其主要缺點現(xiàn)實生活中特征之間相互獨立的條件比較難以實現(xiàn)。

2. 邏輯回歸

模型訓練時，正則化方法較多，而且你不必像在用樸素貝葉斯那樣擔心你的特征是否相關(guān)。與決策樹與支持向量機相比，邏輯回歸模型還會得到一個不錯的概率解釋，你甚至可以輕松地利用新數(shù)據(jù)來更新模型（使用在線梯度下降算法）。如果你需要一個概率架構(gòu)（比如簡單地調(diào)節(jié)分類閾值，指明不確定性，獲得置信區(qū)間），或者你以后想將更多的訓練數(shù)據(jù)快速整合到模型中去，邏輯回歸是一個不錯的選擇。

3. 決策樹

決策樹的分類過程易于解釋說明。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關(guān)系并且是非參數(shù)化的，因此你不必擔心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分。它的一個缺點就是不支持在線學習，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點是容易過擬合，但這也就是諸如隨機森林（或提升樹）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經(jīng)常是多分類問題的贏家（通常比支持向量機好上那么一點），它快速并且可調(diào)，同時你無須擔心要像支持向量機那樣調(diào)一大堆參數(shù)，所以隨機森林相當受歡迎。

4. 支持向量機

高準確率，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數(shù)據(jù)在原特征空間線性不可分，只要給個合適的核函數(shù)，它就能運行得很好。在超高維的文本分類問題中特別受歡迎?？上?nèi)存消耗大，難以解釋，運行和調(diào)參也有些煩人，所以我認為隨機森林要開始取而代之了。

但是，好的數(shù)據(jù)卻要優(yōu)于好的算法，設計優(yōu)良特征比優(yōu)良的算法好很多。假如你有一個超大數(shù)據(jù)集，那么無論你使用哪種算法可能對分類性能都沒太大影響（此時就根據(jù)速度和易用性來進行抉擇）。

如果你真心在乎準確率，你一定得嘗試多種多樣的分類器，并且通過交叉驗證選擇最優(yōu)。

以上就是關(guān)于邏輯回歸屬于分類算法嗎相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。