对数几率回归的损失函数,线性回归损失函数公式

怎么从通俗意义上理解逻辑回归的损失函数

两种都见类算,目标函数看,区别于逻辑归采用logistical loss,svm采用hinge loss.两损失函数目都增加类影响较数据点权重,减少与类关系较数据点权重.SVM处理考虑support vectors,类相关少数点,习类器.逻辑归通非线性映射,减离类平面较远点权重,相提升与类相关数据点权重.两者根本目都.外,根据需要,两都增加同则化项,l1,l2等等.所实验,两种算结接近.逻辑归相说模型更简单,理解,实现起,特别规模线性类比较便.SVM理解优化相说复杂些.SVM理论基础更加牢固,套结构化风险化理论基础,虽般使用太关注.重要点,SVM转化偶问题,类需要计算与少数几支持向量距离,进行复杂核函数计算优势明显,能够简化模型计算svm 更属于非参数模型,logistic regression 参数模型,本质同.其区别参考参数模型非参模型区别.logic 能做 svm能做,能准确率问题,svm能做logic做。

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线性回归方程公式

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一写作猫。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。

按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。

这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。

（这反过来又应当由