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...
分类问题和回归问题 分类问题 问题 分类问题是指将输入数据划分到不同的类别中的问题。在机器学习中,分类是一种监督学习方法,通过训练模型来预测分类标签。分类问题可以是二分类问题(将数据分为两个类别)或多分类问题(将数据分为多个类别)。 问题 在分类问题中,常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等...
回归问题按照输入变量的个数,可以分为一元回归和多元回归;按照输入变量与输出变量之间关系的类型,可以分为线性回归和非线性回归。 回归学习最常用的损失函数是平方损失,在此情况下,回归问题可以由著名的最小二乘法求解。 一个回归学习用于股票预测的例子:假设知道一个公司在过去不同时间点的市场上的股票价格(或一段...
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...
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...
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、回归问题的不同 首先解释一下回归问题,分类问题的不同点。回归问题预测的结果是连续的值,而分类问题的预测结果是离散的。拿支持向量机举个例子,分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题的要求是:给定一个新的模式,根据训练集推断它所对应的输出y(实数)是多少。也就是使用y=g...
分类问题和回归问题.docx,分类问题和回归问题 一、回归问题和分类问题的区别 回归问题0 分类问题a 连续变量1 离散变量a 定量一 定性” 对真实值的一种逼近预测, 输入变量输出确定的数值二 将事物打上一个标签,输入 变量输出标签类别” 用函数拟合已知数据并对新 数据的函
回归问题与分类问题的区别主要体现在以下几个方面：1. 输出类型的差异：- 分类问题输出的是离散的类别标签，例如判断一个邮件是否为垃圾邮件。- 回归问题输出的是连续的数值，如预测房屋的价格。2. 问题的目标不同：- 分类问题关注于确定数据点属于哪一个预定义的类别。- 回归问题关注于找到一个映射，...