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逻辑回归（Logistic Regression）和线性回归（Linear Regression）是两种常用的统计学习和机器学习技术，它们各自具有特定的应用场景和优势。以下是它们之间的主要区别和联系：
- 定义与目的
线性回归：是一种利用数理统计中回归分析的方法，用于确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。它的主要目的是预测连续型变量（如房价、股票价格等）。
逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型，主要用于解决分类问题。它通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到0和1之间，表示某个事件发生的概率。逻辑回归常用于预测离散型变量（如疾病发生与否、贷款违约与否等）。 - 公式与计算
线性回归：其公式通常为 (y = w’x + b)，其中 (w) 和 (b) 是待求参数，通过最小二乘法求解。
逻辑回归：其公式可以表示为 (p = \frac{1}{1 + e^{-(w’x + b)}})，其中 § 表示事件发生的概率，同样通过优化算法（如梯度下降）求解参数 (w) 和 (b)。 - 应用场景
线性回归：广泛应用于经济学、金融、市场营销、医学、社会科学、环境科学、工程、计算机科学、运输规划、教育研究等领域。
逻辑回归：常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测、金融风险评估、市场营销分析、社交媒体推荐、互联网广告等领域。 - 特点与要求
线性回归：
要求变量服从正态分布。
要求因变量是连续性数值变量。
要求自变量和因变量呈线性关系。
逻辑回归：
对变量分布没有要求。
要求因变量是分类型变量（通常是二分类）。
不要求自变量和因变量呈线性关系。 - 联系
逻辑回归可以看作是在线性回归的基础上，通过sigmoid函数将输出映射到概率值，从而解决了分类问题。从某种意义上说，逻辑回归是线性回归的一种扩展或变种。
总结
逻辑回归和线性回归各有其独特的应用场景和优势。线性回归适用于预测连续型变量，而逻辑回归则更擅长处理分类问题。在选择使用哪种方法时，需要根据实际问题的性质和数据的特点来决定。