关键词：
术语监督学习，意指给出一个算法，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，通常是用来预测一个连续值的输出，比如房价的预测，是一个标量值，是一个连续值的数。
而分类是要预测一个离散值的输出，例如在预测肿瘤概率的问题上，有良性肿瘤，和恶性肿瘤的数据集，如果以肿瘤大小作为属性预测肿瘤的性质，那么最后只能从良性和恶性这两种结果中得到一个。
机器学习四大分类
...nbsp; 机器学习分为四大块，分别是classification(分类)，regression(回归), clustering(聚类), dimensionalityreduction(降维)。聚类（clustering）无监督学习的结果。聚类的结果将产生一组集合，集合中的对象与同集合中的对象彼此相... 查看详情
0机器学习算法分类
...监督学习中，典型的问题是分类（Classification）和回归（Regression），典型的算法有LogisticsRegression、BP神经网络算法和相性回归算法。 监督学习流程： 无监督学习 与监督学习不同的是，无监督学习（UnsupervisedLearning... 查看详情
用于分类和回归的递归特征消除的模型
...标题】：modelstouseforRecursiveFeatureEliminationforclassificationandregression【发布时间】：2020-04-0801:33:33【问题描述】：对于RecursiveFeatureElimination和classification和regression，我们可以使用哪些模型。例如我们可以使用selector=RFE(Rand 查看详情
线性回归问题
1.简单线性回归介绍：回归(regression)Y变量为连续数值型(continuous numerical variable) 如：房价，人数，降雨量分类(Classification):Y变量为类别型(categorical variable)& 查看详情
数据挖掘导论第4章分类：基本概念决策树与模型评估
...者连续的，但类标号必须是离散的，这正是分类与回归（regression）的关键特征。回归是一种预测建模任务，其中目标属性y是 查看详情
day3逻辑回归
...是一条曲线，而是几个离散值。逻辑回归模型Logistic regression的假设函数表达式 逻辑回归模型中，要使0<=hθ(x)<=1，可令 其函数 查看详情
机器学习六--回归--简单线性回归simplelinearregression
一、回归和分类 回归（regression）y变量为连续数值型(continuous numerical variable)，如房价，降雨量。 分类（classification）y变量为类别型categoricalvariable。如颜色类别，电脑品牌等。二、统计量：描述数据特征 2.1集... 查看详情
cs2291
...际场景下，才是目的。 2.分类a监督学习，包括回归（regression），分类（classification）。回归问题，数据可以是连续或者离散，分类问题，数据一般是离散的。b理论学习，机器学习目前主流的算法，用算法工具结合具体使用... 查看详情
线性回归.1
...习和无监督学习。有监督学习分为回归问题和分类问题。Regression回归问题是指我们想要预测连续的数值输出Classification分类是指我们设法预测一个离散值输出（0or1），有时也可以存在有两个以上的可能的输出值。 设有一组... 查看详情
machinelearningpre-basics
...人脸识别的多分类问题。多类别、多标签的分类问题。2.Regression回归模型通过训练带有features和label的数据来预测。回归相比分类，是连续且可排序的。分类的标签是确定的且无法比较 查看详情
机器学习算法--线性回归分析(单元和多元)
...的输出值是离散的classification回归模型的输出值是连续的regression倘若在离散属性之间 查看详情
二分分类中的logistic回归（regression）
最简单的基础以图像为例，输入三个矩阵红绿蓝，(64*64)*3的像素亮度值---》特征向量值---X【】（64*64*3长度的一维向量）训练一个分类器输入为特征向量，输出为0，1代表是不是猫。Z=W^T*X+b---->b为R实数W->R*n_x,X->R*n_x，b->Ry... 查看详情
[machinelearning]4.逻辑回归（logisticregression）
...们将从回归问题切换至分类问题。分类问题的名字logisticregression是由于历史原因，但事实上讨论的并不是用于regression问题，而是classification问题。分类在这时，我们的输出值y再也不是连续量，而是离散值，不... 查看详情
回归与分类器 predict_proba
】回归与分类器predict_proba【英文标题】：RegressionvsClassifierpredict_proba【发布时间】：2017-08-2904:10:59【问题描述】：只是一个简单的问题，如果我想将对象分类为0或1，但我希望模型返回一个“可能性”概率，例如，如果一个对象... 查看详情
我可以先对同一数据集应用“分类”，然后再应用“回归”吗？
...【英文标题】：CanIapply"classification"firstandthen"regression"tothesamedataset?【发布时间】：2021-02-2607:03:25【问题描述】：我是数据科学的初学者，需要某个主题的帮助。我有一个关于某机构客户的数据集。我的目标是首先... 查看详情
机器学习中分类问题
regression与线性回归（linearregression）线性回归（linear regression）：有监督学习=>学习样本为D={(xi,yi)}a输出/预测的结果yi为连续值变量需要学习映射f：x～y假定输入x和输出y之间有线性相关关系 损失函数(lossfunction)... 查看详情
卷积神经网络__分类与回归_几类经典网络简介
...得分，再用比如softmax分类其对其进行分类；（2）回归（regression）:相当于用一个矩形框来框住要识别的物体,即localization;如下：这里，回归用了 查看详情
机器学习与tensorflow——机器学习基本概念tensorflow实现简单线性回归(代码片段)
...ssification):目标标记为类别型（离散型）数据(category)回归(regression):目标标记为连续性数值(continuousnumericvalue)4.机器学习分类有监督学习(supervisedlearning)：训练集有类别标记(classlabel)无监督学习(unsupervisedlearning)：无类别标记(classlabe... 查看详情