分类问题是指根据给定的特征将数据分为不同的类别,而回归问题是指根据给定的特征预测数值型的输出。本文将从定义、应用领域、解决方法等方面介绍分类问题和回归问题的基本概念和特点。 一、分类问题 分类问题是机器学习中最常见的问题之一。它的目标是根据给定的特征将数据分为不同的类别。分类问题的应用非常广泛,例如...
分类问题是指将输入数据分为不同的类别,而回归问题是指根据输入数据预测一个连续的输出值。本文将从定义、应用场景、算法选择、评估指标等方面对分类问题和回归问题进行全面详细的介绍和分析。 2. 分类问题 2.1 定义 分类问题是指根据输入数据的特征将其分为不同的类别。在分类问题中,我们已经知道了一些已经被标记...
在本文中,我们将深入探讨回归问题和分类问题的不同之处,并帮助读者更好地理解这两种问题类型。 1. 定义和目的 回归问题主要是用来预测连续型的数值结果,例如房价、股票价格等。而分类问题则是预测离散型的结果,例如判断邮件是否是垃圾邮件、预测疾病是否为恶性等。回归问题和分类问题的不同之处在于它们所处理的结果...
分类问题是指将数据集分成不同的类别,其中每个类别都有特定的标签;回归问题则是指通过给定的数据集,来预测一个连续的输出值。本文将对分类和回归问题进行详细的探讨,以期对人工智能技术有更深入的了解。 一、分类问题 1.1分类问题的定义 分类问题通常涉及到监督学习,即已知每个数据点的标签,通过训练数据集来建立一个...
深度学习中,回归问题和分类问题是两类不同的任务 在预测目标方面:回归问题预测的是一个连续的数值,例如预测房价、温度等;分类问题预测的是一个离散的类别标签,例如预测图片类别、文本分类等。 在模型输出方面:回归问题输出的是一个连续值或一组连续值,通常使用一个或多个神经元的输出直接表示预测;分类问题输出是一...
A.回归问题有标签,分类问题没有 B.回归问题输出值是离散的,分类问题输出值是连续的 C.回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的 D.回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同相关知识点: 试题来源: 解析 回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的 反馈...
回归问题和分类问题区别如下:1、输出不同:分类输出的值是离散的,回归输出的值是连续的;(但不是严格意义上数学的连续和离散)分类输出物体的所属类别,回归输出物体的值;分类输出的值是定性的,回归输出的值是定量的;2、目的不同:分类是为了寻找决策边界,回归是为了找到最优拟合。3、结果不同:...
一、回归问题和分类问题的区别 区别简单概括为上图,具体举例如下: 机器学习的思想和教小孩一样,拿识物卡片给她,告诉她这是猫、这是狗、这是苹果...,下次遇到真猫真狗的时候你问她这是啥,如果她准确说出这是猫还是狗还是苹果,那么这个小孩训练成功了。 那么机器学习就是把机器当小孩,给它一些历史数据,告诉机器...
分类问题和回归 分类问题与回归是两种广泛应用于生活娱乐领域的机器学习技术。它们常用于解决受控事件的常见问题,如音乐推荐、聊天机器人开发或图片分类等。具体而言,分类问题是一种解决问题的范式,其目的是为了划分事物的实例到预定义的类别中。两个不同的实例,比如A是狗,B是长颈鹿,它们可以被归入不同的类别,即“...
分类、二分类和回归问题是机器学习中常见的三种任务类型,它们分别适用于不同的场景,具有不同的目标和输出。1. 分类问题(Classification):场景: 适用于...