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;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:分类问题结果...
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...
所谓的离散与连续的差别是分类与回归的不同的表象,而非本质,本质在于损失函数的形式不同。 4.结果不同 分类的结果没有逼近,对就是对,错就是错,什么类别就是什么类别,最终结果只有一个。 回归是对真实值的一种逼近预测,值不确定,当预测值与真实值相近时,误差较小时,认为这是一个好的回归。(例如一个产品的实...
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
关于支持向量机和逻辑回归模型的区别与联系以下表述正确的是? *A.支持向量机模型又称为二分类决策线性模型,逻辑回归模型称为二分类概率性模型;B.支持向量机原始优化采用的是
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∈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 y true,y pred去衡量输出值与真实值之间的“误差⼤⼩...
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...
分类与回归是监督学习中的两个主要任务,它们即对应了监督学习中“学习”的部分 分类模型与回归模型的本质其实一样。分类模型可将回归模型的输出离散化,回归模型也可将分类模型的输出连续化 例如: Linear Recognition 线性回归 使用y = wx + b的形式,y就是模型的输出,是一个连续值,所以可以用于处理回归问题 ...
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;...