机器学习逻辑回归和线性回归的区别？(面试回答)
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逻辑回归和线性回归的区别？
逻辑回归 = 线性回归+sigmoid函数
- 逻辑回归引入了sigmoid函数，这是一个非线性函数，增加了模型的表达能力
- 逻辑回归输出有限离散值，可以用来解决概率问题、分类问题等。
- 两者使用的成本函数不同，线性回归使用的平方差，逻辑回归使用的是对数损失函数
- 线性回归使用最小二乘方法、或梯度下降方法进行成本函数的求解，而逻辑回归使用最大似然方法进行求解
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