线性回归和逻辑回归的区别

      回归算法是一种通过最小化预测值与实际结果值之间的差距，而得到输入特征之间的最佳组合方式的一类算法。对于连续值预测有线性回归等，而对于离散值/类别预测，我们也可以把逻辑回归等也视作回归算法的一种。
　　线性回归与逻辑回归是机器学习中比较基础又很常用的内容。线性回归主要用来解决连续值预测的问题，逻辑回归用来解决分类的问题，输出的属于某个类别的概率，工业界经常会用逻辑回归来做排序。在SVM、GBDT、AdaBoost算法中都有涉及逻辑回归，回归中的损失函数、梯度下降、过拟合等知识点也经常是面试考察的基础问题.