回歸與分類的不同
分類和回歸的區別在於輸出變數的型別。
定量輸出稱為回歸，或者說是連續變數**；
定性輸出稱為分類，或者說是離散變數**。
舉個例子：
**明天的氣溫是多少度，這是乙個回歸任務；
**明天是陰、晴還是雨，就是乙個分類任務。
1.回歸問題的應用場景（**的結果是連續的，例如**明天的溫度，23，24，25度）
回歸問題通常是用來**乙個值，如**房價、未來的天氣情況等等，例如乙個產品的實際**為500元，通過回歸分析**值為499元，我們認為這是乙個比較好的回歸分析。乙個比較常見的回歸演算法是線性回歸演算法（lr）。另外，回歸分析用在神經網路上，其最上層是不需要加上softmax函式的，而是直接對前一層累加即可。回歸是對真實值的一種逼近**。
2.分類問題的應用場景（**的結果是離散的，例如**明天天氣-陰，晴，雨）
分類問題是用於將事物打上乙個標籤，通常結果為離散值。例如判斷一幅上的動物是乙隻貓還是乙隻狗，分類通常是建立在回歸之上，分類的最後一層通常要使用softmax函式進行判斷其所屬類別。分類並沒有逼近的概念，最終正確結果只有乙個，錯誤的就是錯誤的，不會有相近的概念。最常見的分類方法是邏輯回歸，或者叫邏輯分類。
機器學習 分類和回歸
1.機器學習的主要任務 一是將例項資料劃分到合適的分類中，即分類問題。而是是回歸，它主要用於 數值型資料，典型的回歸例子 資料擬合曲線。2.監督學習和無監督學習 分類和回歸屬於監督學習，之所以稱之為監督學習，是因為這類演算法必須直到 什麼，即目標變數的分類資訊。對於無監督學習，此時資料沒有類別資訊，...
回歸和分類的區別
分類模型和回歸模型本質一樣，分類模型是將回歸模型的輸出離散化。舉幾個例子 1.logistic regression 和 linear regression 2.support vector regression 和 support vector machine 3.神經網路用於 分類 和 回歸 拓...
機器學習 分類與回歸
連續變數 定性輸出稱為分類，或者說是 離散變數 回歸問題通常是用來 乙個值 如 房價 未來的天氣情況等等，例如乙個產品的實際 為500元，通過回歸分析 值為499元，我們認為這是乙個比較好的回歸分析。乙個比較常見的回歸演算法是線性回歸演算法 lr 另外，回歸分析用在神經網路上，其最上層是不需要加上s...