Regression means continuous variable, Linear means there is linear relation between y and x. Ex= You are trying to predict salary from no of years of experience. So here salary is independent variable(y) and yrs of experience is dependent variable(x). y=b0+ b1*x1 We are trying to find optimum value of constant b0 and b1 which will give us best fitting line for your observation data. It is a equation of line which gives continuous value from x=0 to very large value. This line is called Linear regression model.

逻辑回归是一种分类技术。不要被术语回归所误导。这里我们预测y=0还是1。

在这里，我们首先需要从下面的公式中找出给定x的p(y=1) (y=1的w概率)。

概率p通过下面的公式与y相关

Ex=我们可以将患癌几率超过50%的肿瘤分类为1，将患癌几率低于50%的肿瘤分类为0。

这里红点被预测为0，而绿点被预测为1。

基本区别:

线性回归基本上是一个回归模型，这意味着它将给出一个函数的非离散/连续输出。这个方法给出了值。例如，给定x, f(x)是多少

例如，给定一个由不同因素组成的训练集和训练后的房地产价格，我们可以提供所需的因素来确定房地产价格。

逻辑回归基本上是一种二元分类算法，这意味着这里函数的输出值是离散的。例如:对于给定的x，如果f(x)>阈值将其分类为1，否则将其分类为0。

例如，给定一组脑瘤大小作为训练数据，我们可以使用大小作为输入来确定它是良性肿瘤还是恶性肿瘤。因此这里的输出不是0就是1。

这里的函数基本上是假设函数

简单地说，如果在线性回归模型中有更多的测试用例到达，这些测试用例远离预测y=1和y=0的阈值(例如=0.5)。在这种情况下，假设就会改变，变得更糟。因此，线性回归模型不适用于分类问题。

另一个问题是，如果分类是y=0和y=1, h(x)可以是> 1或< 0。因此，我们使用Logistic回归0<=h(x)<=1。

线性回归和逻辑回归的基本区别是: 线性回归用于预测一个连续的或数值，但当我们寻找预测一个值，是分类逻辑回归进入画面。

二元分类采用逻辑回归。

逻辑回归用于预测分类输出，如是/否，低/中/高等。你基本上有2种类型的逻辑回归二元逻辑回归(是/否，批准/不批准)或多类逻辑回归(低/中/高，0-9等数字)

另一方面，线性回归是因变量(y)是连续的。 Y = mx + c是一个简单的线性回归方程(m =斜率，c是Y截距)。多元线性回归有不止一个自变量(x1,x2,x3，…)等)

简单地说，线性回归是一种回归算法，它输出一个可能连续和无限的值;逻辑回归被认为是一种二进制分类器算法，它输出输入属于标签(0或1)的“概率”。