回归在算法里是什么意思
时间: 2023-12-14 16:04:20 浏览: 34
在机器学习和统计学中,回归(regression)是一种用于预测数值型变量的算法。它通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系,并利用这个模型来预测新的自变量对应的因变量值。回归可以用于预测连续型变量的值,例如房价、股票价格、销售额等。常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、岭回归、lasso回归等。
相关问题
逻辑回归的算法原理是什么
逻辑回归是一种二元分类算法,其目的是根据输入的特征值预测一个二元分类输出变量的概率。它基于线性回归模型,通过sigmoid函数将线性回归的结果映射到0和1之间。
算法原理如下:
1. 首先对数据进行预处理,包括数据清洗、特征缩放等。
2. 使用最大似然估计法来确定模型参数。对于每个训练样本,计算它属于某一类的概率,这个概率值用sigmoid函数来表示,即p(y=1|x,w)=1/(1+exp(-wx))。其中,w是模型参数,x是样本的特征值。为了求解最优的参数w,需要使用最大似然估计法。
3. 使用梯度下降法或其他优化算法来求解最优参数w。通过迭代更新参数,使得损失函数达到最小值。损失函数通常使用交叉熵损失函数。
4. 对于新的数据点,使用训练好的模型参数和sigmoid函数来计算它属于某一类的概率值,如果概率值大于0.5,则预测为正类,否则预测为负类。
什么样的算法是回归算法
回归算法是一种用于预测连续数值的机器学习算法,它的目标是找到一个函数,将输入变量映射到连续输出变量。回归算法可以分为线性回归和非线性回归两种类型。线性回归算法包括普通最小二乘法、岭回归、套索回归等;非线性回归算法包括决策树回归、K近邻回归、神经网络回归等。回归算法常用于预测股票价格、销售额、房屋价格等连续数值的问题。
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