資料探勘領域中的分類和回歸區別
分類和回歸的區別在於輸出變數的型別。
1）定量輸出稱為回歸，或者說是連續變數**；
2）定性輸出稱為分類，或者說是離散變數**。
拿支援向量機舉個例子：
分類問題和回歸問題都要根據訓練樣本找到乙個實值函式g(x).
回歸問題是：給定乙個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的輸出y（實數）是多少。也就是使用y=g(x)來推斷任一輸入x所對應的輸出值。
分類問題是：給定乙個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的類別（如：+1，-1）。也就是使用y=sign(g(x))來推斷任一輸入x所對應的類別。
綜上，回歸問題和分類問題的本質一樣，不同僅在於他們的輸出的取值範圍不同。分類問題中，輸出只允許取兩個值；而在回歸問題中，輸出可取任意實數。
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...
線性回歸和logistic分類回歸的區別
回歸問題和分類問題是深度學習裡面需要分清楚的兩種情況，需要根據不同的情況制定不同的演算法，完成不同的任務。兩者最本質的區別是回歸問題代表連續的擬合曲線 值，而分類問題則是將輸入的幾個值分為幾個離散的類。例如 線性回歸處理的是回歸問題 e xp ect y w x bexpect y wx b exp...
射頻領域中交調和互調的區別
互調干擾 inter modulation 當兩個或多個干擾訊號同時加到接收機時，由於非線性的作用，這兩 個干擾的組合頻率有時會恰好等於或接近有用訊號頻率而順利通過接收機，其中三階互調最 嚴重。由此形成的干擾，稱為互調干擾。互調干擾和交調干擾類似，有天線互調 天饋避雷 器互調 濾波器互調等。交調干擾...