逻辑回归和bert分类模型

逻辑回归和BERT分类模型是两种常用的文本分类方法。

逻辑回归是一种传统的机器学习算法，常用于二分类问题。它通过将特征与相应的权重进行线性组合，并将结果传入一个非线性函数（称为逻辑函数）来进行分类。逻辑回归的输入是特征向量，输出是一个概率值，表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归在文本分类中可以用于短文本的分类任务。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于深度学习的自然语言处理模型。它使用了自回归语言模型进行预训练，在生成每个词语时，模型利用前面已生成的词语来预测下一个词语，从而生成连贯的文本。BERT模型具有极大的数据量、训练强度和模型容量，以及利用无监督学习的训练方式。它在文本分类等自然语言处理任务中取得了很好的效果，并已超过人类在某些领域的表现。

综上所述，逻辑回归是一种传统的机器学习算法，适用于二分类问题，而BERT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，适用于文本分类等任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于传统机器学习(朴素贝叶斯 逻辑斯蒂回归 lightGBM)实现中文文本分类python源码+文本数据集+项目说明.zip](https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87786183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [自学大语言模型之Bert和GPT的区别](https://blog.csdn.net/qq_38915354/article/details/131054219)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [BERT模型为什么这么强?](https://blog.csdn.net/broadview2006/article/details/119562193)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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