机器学习基石：线性回归与逻辑分类详解

"机器学习-线性逻辑回归"是一篇关于机器学习基础概念和技术的文章，主要讨论了线性回归和逻辑回归这两种常见的预测模型。首先，文章介绍了线性回归，它是通过拟合直线（y = ax + b）来建立输入特征（x）和输出（y）之间的关系，通常采用最小二乘法求解最优参数。最小二乘法本质上是基于高斯分布的误差项，这些误差假设为独立且同分布，服从均值为0的正态分布，这是由中心极限定理支持的。 逻辑回归则着重于解决分类问题，尤其是二分类问题。它是首选的算法之一，通过sigmoid函数将线性回归的结果映射到0-1之间，实现非线性的决策边界。对于多分类问题，文章提到了Softmax回归，它扩展了逻辑回归，能够处理多个类别的概率预测。 在实际应用中，文章举了两个例子，如股价预测使用自回归模型，通过历史数据训练模型预测未来趋势；而生猪价格预测则是基于期货市场和波动性，构建模型以辅助决策，通过历史价格、回测数据和预测结果对比来验证模型的有效性。 在整个建模过程中，机器学习依赖于合理的假设，这些假设包括内涵性（基于常识的正确性）、简化性（减少复杂度以提高可理解性和计算效率）以及发散性（允许模型在一定程度上偏离实际情况，但要在可接受的误差范围内）。理解并合理地运用这些假设是建立有效模型的关键。 这篇文章深入探讨了线性回归和逻辑回归的基础理论，以及它们在实际问题中的应用，并强调了假设在机器学习建模中的重要性。通过学习这些内容，读者可以更好地理解和应用这两种基本的机器学习方法。