逻辑回归的损失函数（逻辑回归和线性回归的区别是什么）

1. 回归函数是什么意思
2. 逻辑回归和线性回归的区别是什么
3. svm模式是什么意思

回归函数是什么意思

回归函数是条件期望函数E(y|x)，回归函数E(y|x)和函数y=f(x)不一样。至于线性回归将散点图拟合成直线作为回归函数，是因为数据在正态分布的条件下线性函数拟合的最好，不会有任何损失。

在实际问题中E(y|x)不一定是x的线性函数，直接用x线性函数去预测Y，有时候会使预测精度变坏。很多情况下之所以直接画(x,y)，拟合成直线去预测Y，是基于数据正态分布的前提。

逻辑回归和线性回归的区别是什么

1.联系：

线性回归+sigmoid函数=逻辑回归

2.区别：

（1）功能不同：

线性回归是做回归的，逻辑回归是做分类的。

（2）参数求解方法不同：

线性回归是用最小二乘法求解参数，逻辑回归是用梯度上升法求解。

区别：

1、逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型；线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

2、逻辑回归常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域；线性回归常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。

逻辑回归和线性回归的区别在于它们的处理对象和输出结果不同。

线性回归是一种回归分析方法，用于确定两个或多个变量之间的线性关系。它的处理对象是连续型变量，其输出结果是一个连续数值。

而逻辑回归则是一种分类分析方法，用于确定一个事物是否属于某个类别。它的处理对象是离散型变量，其输出结果是一个离散值（例如二元分类中的0或1）。

因此，在解决不同的问题时应选择不同的方法。如果需要预测一个连续型变量，应该使用线性回归模型。如果需要进行分类，应该使用逻辑回归模型。

线性回归和logistic回归在模型本身和应用领域上有很大的不同。

线性回归主要是用于预测一个连续的输出变量，在这种情况下，我们试图寻找输入变量和输出变量之间的线性关系。通常情况下，线性回归的目标变量是连续的，常用于房价预测、销售收入预测、生产量预测等。

logistic回归主要是用于分类问题，预测一个离散的输出变量。在这种情况下，我们试图寻找输入变量与输出变量之间的非线性关系。通常情况下，logistic回归的目标变量是二元分类变量，如预测患病或非患病，用户购买或不购买等。

另外，在模型的类型和应用方面，线性回归使用的是OLS（普通最小二乘法）进行模型拟合的，而logistic回归使用的是对数几率函数，即sigmoid函数进行模型拟合。

总之，线性回归和logistic回归这两种回归算法，在模型的本身和应用领域上都有很大的不同，使用时需要深入理解各自的优缺点并结合实际场景有目的地选择。

svm模式是什么意思

svm模式是一个广义线性分类器，通过在svm模式的算法框架下修改损失函数和优化问题可以得到其它类型的线性分类器。

例如将svm模式的损失函数替换为logistic损失函数就得到了接近于logistic回归的优化问题。

svm模式和logistic回归是功能相近的分类器，二者的区别在于logistic回归的输出具有概率意义，也容易扩展至多分类问题，而svm的稀疏性和稳定性使其具有良好的泛化能力并在使用核方法时计算量更小。

svm模式不是唯一可以使用核技巧的机器学习算法，logistic回归、岭回归和线性判别分析也可通过核方法得到核logistic回归、核岭回归和核线性判别分析方法。

因此svm模式是广义上核学习的实现之一。

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