# 逻辑回归

  • 逻辑回归处理的是分类问题,线性回归处理的是回归问题

  • 逻辑回归中的因变量为离散的,而线性回归中的因变量是连续的

  • 在自变量 $x$ 与参数 $\theta$ 确定的情况下,逻辑回归可以看作广义线性模型(Generalized Linear Models)在因变量服从二元分布**时的一个特殊情况

  • 而使用最小二乘法求解线性回归时,我们认为因变量 $y$ 服从正态分布

  • 我们可以认为逻辑回归和线性回归都使用了极大似然估计来对训练样本进行建模,另外二者在求解超参数的过程中,都可以使用梯度下降的方法

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