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分类与回归有什么区别
其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。
分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测；
回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续变量预测。
举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。
回归与分类的区别
1）输出数据的类型分类输出的数据类型是离散数据，也就是分类的标签。比如我们前面通过学生学习预测考试是否通过，这里的预测结果是考试通过，或者不通过，这2种离散数据。回归输出的是连续数据类型。比如我们通过学... 查看详情
回归(regression)与分类(classification)的区别
...指给出一个算法，需要部分数据集已经有正确的答案。“分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。”回归是监督学习的一部分，通常是用... 查看详情
分类与回归？
】分类与回归？【英文标题】：ClassificationvsRegression?【发布时间】：2016-02-2717:57:36【问题描述】：我不太清楚分类和回归之间有什么区别。据我了解，分类是分类的。要么就是这个，要么就是那个。回归更像是一种预测。以上两... 查看详情
softmax回归(与logistic回归的联系与区别)
...oftMax试图解决的问题SoftMax回归模型是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,即在多分类问题中,类标签y可以取两个以上的值对于Logistic回归的假设函数(h_ heta(x)=frac11+exp(-x)),它的输出结果将被投影到([0,1])区间上,根据假设函数的输... 查看详情
机器学习之svm与逻辑回归的联系和区别
...型的区别和联系。而且工程中也不能要求所有的点都正确分类，训练数据中噪声的存在使得完全正确分类很可能造成过拟合。 软间隔SVM与逻辑回归的联系 要说软间隔SVM与联系就要看软间隔SVM的缘由。 软间隔SVM表示样... 查看详情
机器学习-正则化+回归与分类辨析
机器学习-正则化+回归与分类辨析这篇文章是对自己早期一篇讲正则化和回归的补充。当时写作那篇文章的时候自己还刚刚入门机器学习，许多知识是理解了，但是缺少从一定的高度上的总结。结合这篇来看原来的那篇，不容易... 查看详情
数据挖掘gbdt面试题：其中基分类器cart回归树，节点的分裂标准是什么？与rf的区别？与xgb的区别？
...代提升树算法中的残差，去拟合一个回归树。回归和分类基学习器都是CART回归树，区别在 查看详情
机器学习—逻辑回归与svm区别
1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法； （2）如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的； （3）LR和SVM都是判别模型。2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其l... 查看详情
gbdtxgboost的区别与联系
...xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题... 查看详情
sparkmllib学习之线性回归
SparkMLlib学习之线性回归（一）回归的概念 1，回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量，而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量。但是二者基本的原则类似，都是通过确定一个模型，将输入特征映射... 查看详情
分类和回归之间的区别，使用 SVM
】分类和回归之间的区别，使用SVM【英文标题】：Differencebetweenclassificationandregression,withSVMs【发布时间】：2012-07-2217:29:12【问题描述】：支持向量机分类器和支持向量机回归机之间的确切区别是什么？【问题讨论】：你是问分类... 查看详情
回归和分类的区别
分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。举几个例子:1.LogisticRegression和LinearRegression：LinearRegression：输出一个标量wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。LogisticRegression：把上面的wx+b通... 查看详情
逻辑回归和svm的区别是啥？各适用于解决啥问题
两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logisticalloss,svm采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考... 查看详情
逻辑回归解决啥问题
...区别是什么？各适用于解决什么问题两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logisticalloss,svm采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小... 查看详情
05线性回归算法
...以配上图片，以及说明该知识点的重要性。(1)监督学习的分类：回归算法与分类算法回归算法的简介：回归算法与分类算法的区别： （2）回归算法的具体应用：房价预测、销售额预测、（3）回归算法的定义: &nb... 查看详情
5.线性回归算法
...的相似性，把那些相似的聚集在一起。 （2）回归与分类的区别回归与分类的区别最主要是要看预测的目标函数是否连续，连续变量预测的为回归，例如：预测明天的气温是多少度，这是回归任务，而对离散变量的预测称为... 查看详情
Python scikit learn中分类和回归分数的区别
】Pythonscikitlearn中分类和回归分数的区别【英文标题】：DifferencebetweenclassificationandregressionscoreinPythonscikitlearn【发布时间】：2014-06-1919:49:38【问题描述】：我是pythonscikitlearning的新手，我使用scikitlearn分类方法开发了一种数据挖掘... 查看详情
模式识别与机器学习——logisticregression
虽然叫做“回归”，但是这个算法是用来解决分类问题的。回归与分类的区别在于：回归所预测的目标量的取值是连续的（例如房屋的价格）；而分类所预测的目标变量的取值是离散的（例如判断邮件是否为垃圾邮件）。当... 查看详情