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1 用回归来做分类

到目前为止，我们学习了线性分类，线性回归，逻辑回归这三种模型。以下是它们的pointwise损失函数对比（为了更容易对比，都把它们写作s和y的函数，s是wTx，表示线性打分的分数）：

把这几个损失函数画在一张图上：

如果把逻辑回归的损失函数ce做一个适当的放缩，则可以得到下图：

可以看出，平方误差和放缩后的交叉熵误差是0／1误差的上限，这里以放缩后的ce举例，由于对于每个点的error均成立不等式，则不论是对于Ein还是Eout仍然有不等式成立，因为它们是数据集上每个点error的期望：

应用到VCbound，就有：

可以看出，只要把训练集上的交叉熵误差做到低，则就能保证真实的0/1错误也比较低。

因此线性回归和逻辑回归都可以用来做分类：

正如之前在《噪声与错误》一节中所说，我们这里用平方错误或交叉熵错误来代替01错误，作为errhat。

通常，我们会使用线性回归的结果作为逻辑回归，PLA，pocket算法的初始值。

《机器学习基石》---Linear Models for Classification

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原文地址：http://www.cnblogs.com/coldyan/p/6337586.html