This study aims to show the fundamental difference between logistic regression and Bayesian classifiers in the case of exponential and unexponential families of distributions, yielding the following findings. First, the logistic regression is a less general representation of a Bayesian classifier. Second, one should suppose distributions of classes for the correct specification of logistic regression equations. Third, in specific cases, there is no difference between predicted probabilities from correctly specified generative Bayesian classifier and discriminative logistic regression.


翻译:这项研究旨在显示物流回归和贝叶斯分类人员在分布分布的指数式和不富裕型群中的基本差异,得出以下结论:第一,物流回归是一个贝叶斯分类人员较不普遍的代表性;第二,应当设想为正确说明物流回归方程而分配的等级;第三,在具体情况下,预测的概率与正确指定的贝叶斯分类和歧视性的物流回归没有区别。

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