初识机器学习/深度学习之LR(1)

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深入学习入门系列(1)—线性回归(上)

参考

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前言
随着互联网产生了海量的数据，和算力逐年不断的提升，今天深度学习变得越来越强大。无论你是在网上购物、搜索引擎找东西，亦或是在智能手机上玩各种各样好玩的APP，都有深度学习的身影。

但如果让你说清楚深度学习的原理，可能很多人一时说不上来。

“你们为什么不谈谈LR（逻辑回归）？” 深度学习“你配吗？”

“我本以为LR可以高攀你深度学习，没想到，深度学习竟然瞧不上我LR。”

那LR真的这么不堪吗？当然是不会的，对于刚刚入门的小白来讲，LR一定是入门学习机器学习/深度学习的不二选择。

一、线性回归

线性回归是机器学习中最早、也是最简单的一种监督学习算法。它假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，并通过最小化误差来求解出这条直线。

举个例子，假设我们有一组数据，其中包括每个人的身高和体重。我们可以使用线性回归来预测一个人的体重，方法是找到一条直线，使这条直线与数据点之间的距离最小。

深度学习**

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用深度神经网络来解决各种各样的问题。深度神经网络是由多个隐藏层组成的神经网络，每层神经元都与前一层神经元相连。

深度学习模型的复杂度一般都很大，对于比较简单的数据集可以不使用深度学习模型，而是使用一些比较简单的模型，例如LR，SVM。

机器学习中的两种基本问题

在机器学习中，我们经常会遇到两种基本问题：

1. 分类问题 ：给定一个数据点，将其归类到一组预定义的类别中。例如，我们可以使用分类器来判断一封电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。
2. 回归问题 ：给定一个数据点，预测其输出值。例如，我们可以使用回归器来预测一个人的体重。

线性回归 只适用于回归问题，不适用于分类问题。

二、逻辑回归

逻辑回归是线性回归的一个变体，它用于解决分类问题。逻辑回归模型假设输入变量和输出变量之间存在逻辑关系，并通过最小化误差来求解出这条逻辑回归曲线。

逻辑回归曲线是一条S形的曲线，它将输入变量映射到输出变量的概率。

逻辑回归模型的优点：

• 简单易懂：逻辑回归模型的原理非常简单，易于理解和实现。
• 鲁棒性强：逻辑回归模型对异常值不敏感，即使数据中存在噪声，也能得到较好的结果。
• 可解释性强：逻辑回归模型的权重参数具有明确的含义，便于解释。
• 计算效率高：逻辑回归模型的训练速度很快，即使是大规模的数据集，也能在短时间内完成训练。

逻辑回归模型的缺点：

• 容易欠拟合：如果数据中存在噪声或异常值，逻辑回归模型可能无法很好地拟合数据，从而导致欠拟合。
• 容易过拟合：如果模型过于复杂，逻辑回归模型可能会过拟合数据，从而导致泛化能力差。

三、逻辑回归的应用

逻辑回归模型被广泛应用于各种各样的领域，包括：

• 图像分类：逻辑回归模型可以用于对图像进行分类，例如，我们可以使用逻辑回归模型来判断一张图片是猫还是狗。
• 文本分类：逻辑回归模型可以用于对文本进行分类，例如，我们可以使用逻辑回归模型来判断一封电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。
• 推荐系统：逻辑回归模型可以用于构建推荐系统，例如，我们可以使用逻辑回归模型来预测用户对某件商品的评分。
• 广告系统：逻辑回归模型可以用于构建广告系统，例如，我们可以使用逻辑回归模型来预测用户点击某条广告的概率。

结语

逻辑回归模型是一种简单易懂、鲁棒性强、可解释性强、计算效率高的分类算法，被广泛应用于各种各样的领域。

作为机器学习/深度学习的入门课程，LR（逻辑回归）绝对不会让你失望。