1. 输出变量类型:回归输出连续数值,而分类输出离散类别。 2. 目标:回归旨在预测数值,分类旨在预测类别。 3. 算法选择:回归算法如线性回归、多项式回归、决策树回归等;分类算法如逻辑回归、支持向量机、KNN、朴素贝叶斯等。 4. 误差度量:回归使用均方误差等度量误差,而分类使用准确率、精确率、召回率等。 了解回归与...
回归是对真实值的一种逼近预测。 分类问题的应用场景 分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值。 例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上,分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别。 分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有一个,错误的就是错误的,不会有...
回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间 对于回归问题,其输出空间B是一个度量空间,即所谓“定量”。也就是说,回归问题的输出空间定义了一个度量\(d=F\left(y_{t r u e}, y_{p r e d}\right)\)去衡量输出值与真实值之间的“误差大小”。例如:预测一瓶700毫升的可乐的价格(真实价格为5元...
4.2 指示矩阵(Indicator Matrix)线性回归P104 用回归做K分类, \bm Y \in \mathbb R^{N\times K} ,其中每一行只有一个位置为1. 可以证明如果有偏置项,对任意输入 x ,这 K 个值求和为1,不过可能会出现负数P104 …
逻辑回归和SVM的联系与区别,正确的是?A.二者都可以处理分类问题B.二者都可以增加不同的正则化项C.二者都是参数模型D.SVM的处理方法是只考虑support vect
分类与回归的区别与联系 联系 回归与分类的本质联系是都要建立映射关系 f(x)→y,x∈A,y∈Bf(x)→y,x∈A,y∈B 区别 回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间 对于回归问题,其输出空间B是一个度量空间,即所谓“定量”。也就是说,回归问题的输出空间定义了一个度量d=F(ytrue,ypred)d=F(y...
分类与回归的区别与联系 分类与回归的区别与联系联系回归与分类的本质联系是都要建立映射关系\(f(x) \rightarrow y, x \in A, y \in B\)区别回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间对于回归问题,其输出空间B是一个度量空间,即所谓“定量”。也就是说,回归问题的输出空间定义了一个度量\(d=...
回归与分类问题的区别和联系 分类和回归的优缺点 优势: 1、树生成的过程是透明的,方便分析; 2、不需要对变量进行转换(变量的任何单调转换都会得到相同的树); 3、变量子集的选择是自动的,因为它是分割选择的一部分; 4、树在本质上对异常值也是稳健的,因为分割的选择取决于数值的排序,而不是这些数值的绝对大小;...
分类和回归联系: 本质都是一样的,对输入做预测,都是监督学习,即根据特征,分析输入的内容,判断它的类别,或者预测其值 分类和回归区别: 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; ...
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