回归算法百度百科（回归算法是什么）

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本文目录:

• 1、回归算法是从相似性角度划分的吗

• 2、线性回归是什么意思?

• 3、简单介绍树回归的算法原理

• 4、机器学习常见算法优缺点之逻辑回归

一、回归算法是从相似性角度划分的吗

回归算法可以从相似性角度划分，它是一种测量模型对输入变量与输出变量之间关系的统计技术。它可以通过测量输入变量与输出变量之间的相似性，来帮助用户推断输出变量的值，从而预测未来的情况。

二、线性回归是什么意思?

没有具体数据要求，一般来说，数据越多越好。

通过线性回归算法，我们可能会得到很多的线性回归模型，但是不同的模型对于数据的拟合或者是描述能力是不一样的。我们的目的最终是需要找到一个能够最精确地描述数据之间关系的线性回归模型。这是就需要用到代价函数。

代价函数就是用来描述线性回归模型与正式数据之前的差异。如果完全没有差异，则说明此线性回归模型完全描述数据之前的关系。

一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。

三、简单介绍树回归的算法原理

简单介绍树回归的算法原理

线性回归方法可以有效的拟合所有样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙。此外，实际中很多问题为非线性的，例如常见到的分段函数，不可能用全局线性模型来进行拟合。

树回归将数据集切分成多份易建模的数据，然后利用线性回归进行建模和拟合。

构建回归树算法伪代码：

寻找当前最佳待切特征和特征值并返回

如果当前最佳特征没有找到，不可切分，则把当前结点的数据均值作为叶节点

否则用最佳特征和特征值构建当前结点

切分后的左右节点分别递归以上算法

寻找最佳特征算法伪代码：

如果该数据集的特征值只有一种，不可切分，返回当前结点的数据均值作为特征值

否则重复一下步骤直到找到最小总方差

遍历每一列

遍历每列的值

用该值切分数据

计算总方差

如果总方差差值小于最初设定的阈值，不可切分

如果左右样本数小于最初设定的阈值，不可切分

否则返回最佳特征和最佳特征值。

需要输入的参数有：数据集，叶节点模型函数（均值），误差估计函数（总方差），允许的总方差最小下降值，节点最小样本数。

四、机器学习常见算法优缺点之逻辑回归

我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。

首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法，具体有L0， L1，L2，etc等等，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比，我们还会得到一个不错的概率解释，当然，我们还可以轻松地利用新数据来更新模型，比如说使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果我们需要一个概率架构，比如说，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间，或者我们希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，我们可以使用这个这个算法。

那么逻辑回归算法的优点是什么呢？其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。

当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。第二就是容易欠拟合，一般准确度不太高。第三就是不能很好地处理大量多类特征或变量。第四个缺点就是只能处理两分类问题，且必须线性可分。第五个缺点就是对于非线性特征，需要进行转换。

那么逻辑回归应用领域都有哪些呢？逻辑回归的应用领域还是比较广泛的，比如说逻辑回归可以用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等、逻辑回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。当然，在信用评估也有逻辑回归的使用，同时逻辑回归可以测量市场营销的成功度。当然，也可以预测某个产品的收益。最后一个功能比较有意思，那就是可以预定特定的某天是否会发生地震。

我们在这篇文章中给大家介绍了关于机器学习中逻辑回归算法的相关知识，从中我们具体为大家介绍了逻辑回归算法的优缺点以及应用领域。相信大家能够通过这篇文章能够更好的理解逻辑回归算法。

以上就是关于回归算法百度百科相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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