logistic回归和softmax回归对目标多类进行分类的区别

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

在多类分类中，一种常用的方法是Logistic回归的变种，即One-vs-Rest (OvR)策略。这种方法对于每个类别c，独立训练一个Logistic回归模型，目标是预测样本属于类别c的概率。预测阶段，通过比较每个分类器输出的概率，选择具有最高概率的类别作为预测结果，这称为最大后验估计（Maximum A Posteriori，MAP）。...

softmax建模使用的分布是多项式分布，而logistic则基于伯努利分布 多个logistic回归通过叠加也同样可以实现多分类的效果，但是 softmax回归进行的多分类，类与类之间是互斥的，即一个输入只能被归为一类；多个logistic回归进行多分类，输出的类别并不是互斥的，即"苹果"这个词语既属于"水果"类也属于"3C"类...

logistic回归用于对anchor包围的部分进行一个目标性评分(objectness score)，（用于NMS），即这块位置是目标的可能性有多大。yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score(目标存在可能性得分)最高的那一个。

第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时...

通过优化对数似然度来寻找最优参数。分类边界与特征变换 尽管LR是线性模型，但通过特征变换，可以将原本线性不可分的数据映射到高维空间，提高分类能力。Tensorflow实现 在实际编程中，逻辑回归模型可通过Tensorflow简单实现。对于线性回归，只需在输出层添加sigmoid层；对于多分类问题，softmax函数则更为合适。

尽管逻辑斯蒂回归看似线性模型，但通过sigmoid激活函数，它能将线性预测结果压缩到0和1之间，增强了模型对分类边界的敏感性，从而提高预测性能。相比之下，与支持向量机(SVM)相比，LR更适合处理线性可分或近似线性可分的数据，而softmax损失函数适用于多分类问题，LR的改进版则可能针对特定问题进行了优化。

色彩斑斓的分类世界 在分类任务中，目标函数以一致性为目标，如支持向量机（SVM）的结构化风险，它最大化分类间隔，保证了决策的清晰边界。而Logistic回归和Softmax回归则通过输出概率，用最大似然估计的方式让模型更贴近真实分布。 无监督学习：自由探索 无监督学习则是一场自由的探索，聚类如k...

灵活性与多样性： 逻辑回归并非仅限于直线分界，可以扩展到多项式或自定义函数，以防止过拟合。对于多维度输入，需要巧妙处理。在多分类问题上，softmax函数的应用将二分类扩展到多个类别，构建多元化的损失函数体系。与神经网络的对比： 逻辑回归在结构上与神经网络相似，但没有隐藏层，模型相对简单。然而，...

logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。Logistic回归模型的适用条件1 因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率，并且是数值型变量。但是需要注意，重复计数现象指标不...