多元逻辑回归和多元线性回归举例说明

多元逻辑回归和多元线性回归都是机器学习中经常使用的模型。它们都是对数据进行建模，并用于预测新的数据。

多元线性回归是一种用于建立多个自变量和一个因变量之间关系的回归模型。例如，我们可以通过多元线性回归来预测一个人的收入（因变量）与其年龄、教育水平、工作经验等（自变量）之间的关系。多元线性回归的模型可表示为：y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn，其中y为因变量，x1~xn为自变量，b0~bn为系数。

而多元逻辑回归是一种用于分类问题的模型，它的输出为某个类别的概率。例如，我们可以使用多元逻辑回归来预测一个人是否购买某种产品。多元逻辑回归模型可表示为：P(y=1|x1,x2,...,xn) = 1 / (1 + exp(-z))，其中y为分类结果（0或1），x1~xn为自变量，z为线性组合。