现性回归：若存在两个数据集合，它们几乎存在线性关系，通过最小二乘法原理，将它们拟合成一个线性函数，这个过程叫线性回归。
逻辑回归：是一个用于分类的模型，如果两个类别线性可分，在先验的类别信息已知条件下，通过线性映射和sigmoid函数；迭代调整决策平面，并将分类决策面两侧的类别数据映射到【0，1】的概率空间，达到函数分类的目的。
SVM：支持向量机，是一个分类模型。针对两类别数据集合数据线性可分的前提下。从无限多个分类决策面中，找出离两类别的集合距离均为最远的那个决策面。达到最优分类的目的。
gongdiwudu 2019-07-04 10:48 原文
现性回归：若存在两个数据集合，它们几乎存在线性关系，通过最小二乘法原理，将它们拟合成一个线性函数，这个过程叫线性回归。
逻辑回归：是一个用于分类的模型，如果两个类别线性可分，在先验的类别信息已知条件下，通过线性映射和sigmoid函数；迭代调整决策平面，并将分类决策面两侧的类别数据映射到【0，1】的概率空间，达到函数分类的目的。
SVM：支持向量机，是一个分类模型。针对两类别数据集合数据线性可分的前提下。从无限多个分类决策面中，找出离两类别的集合距离均为最远的那个决策面。达到最优分类的目的。