선형 회귀와 로지스틱 회귀는 과거 데이터를 분석하여 예측하는 기계 학습 기법입니다. 예를 들어 회귀 분석은 과거의 고객 구매 경향을 살펴봄으로써 향후 판매 동향을 추정하므로 더 많은 정보에 입각하여 재고를 구매를 할 수 있습니다. 선형 회귀 기법은 알려진 여러 요인에 대해 미지의 요인을 수학적으로 모델링하여 정확한 미지의 값을 추정합니다. 마찬가지로 로지스틱 회귀는 수학적인 방법을 사용하여 두 데이터 요소 간의 상관 관계를 찾습니다. 그런 다음 이 관계를 사용하여 다른 요인을 기반으로 이러한 요인 중 하나의 값을 예측합니다. 예측은 일반적으로 예 또는 아니요와 같이 유한한 수의 결과를 가집니다.
선형 회귀에 대해 읽어보기 »
로지스틱 회귀에 대해 읽어보기 »