机器学习入门篇 | 面向初学者的十大机器学习算法( 五 )

2019-12-18

逻辑回归

在逻辑回归中，我们的目标是产生一个离散值，即1或0 。这有助于我们找到一种确定的方案答案。 Logistic回归可以用数学表示为：

逻辑回归模型类似于线性回归来计算输入变量的加权和，但是它通过特殊的非线性函数，逻辑函数或S形函数运行结果，以产生输出y 。

S形/逻辑函数由以下方程式给出。

y = 1 / (1+ e-x)

简单地说， logistic回归可以用来预测市场的走向。

KNN分类

K最近邻（KNN）分类的目的是将数据点分为不同的类别，以便我们可以基于相似性度量（例如距离函数）对它们进行分类。

从某种意义上说， KNN不需要一个明确的训练学习阶段，而是由相邻数据点的多数票决定来进行分类。从而将目标数据点分配给在其k个最近的相邻样本中某类别数量最多的类。

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