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Logistic Recognition 逻辑回归一般作为分类问题的首选算法，l
分类与回归的区别与联系
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\(f(x) \rightarrow y, x \in A, y \in B\)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\left(y_{t r
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； 5、可以处理缺失的数据，而不需要估算数值或删除缺失的记录。劣势：1、可能会忽视变量之间的线性关系（因为树是非线性和非参的）；2、对数据的变
分类和回归联系：本质都是一样的，对输入做预测，都是监督学习，即根据特征，分析输入的内容，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：分类问题结果对就
原创
2022-04-20 17:53:32
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由于实践需要，需要学习分类和回归的相关知识1.分类与回归的作用不管是分类，还是回归，其本质是一样的，都是对输入做出预测，并且都是监督学习。说白了，就是根据特征，分析输入的内容，判断它的类别，或者预测其值。2.分类与回归的区别2.1输出不同1.分类问题输出的是物体所属的类别，回归问题输出的是物体的值。2.分类问题输出的值是离散的，回归问题输出的值是连续的注：这个离散和连续不是纯数学意义上的离散和连续
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8508在本节中，我们将首先讨论相关性分析，它用于量化两个连续变量之间的关联（例如，独立变量与因变量之间或两个独立变量之间）。回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或混杂变量之间关系的相关技术。结果变量也被称为应答或因变量，风险因素和混杂因素被称为预测因子或解释性或独立变量。在回归分析中，因变量表示为“y”，自变量表示为“x””。...
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2021-05-20 22:03:31
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在本节中，我们将首先讨论相关性分析，它用于量化两个连续变量之间的关联（例如，独立变量与因变量之间或两个独立变量之间）。回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或变量之间关系的相关技术。结果变量也被称为因变量，风险因素被称为预测因子或解释性或自变量。在回归分析中，因变量表示为“ y”，自变量表示为“ x””。 相关分析在相关分析中，我们估计了样本相关系数，更具体地说是Pearson乘积矩相关系数
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2021-05-13 08:45:25
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具体的看链接，感觉都是感性的分析，因为没有严格的界定。 粗糙理解： 输出的是类别，比如明天天气是晴天还是阴天，是分类。 预测一个数值，比如明天气温是多少度，这是回归。 传送门1：【机器学习小常识】“分类” 与 “回归”的概念及区别详解 传送门2：分类与回归区别是什么？ 传送门3：1.4 数据分类问题
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2021-11-16 10:11:08
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分类与回归区别是什么？ - 陶韬的回答 - 知乎 ://.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 作者：陶韬链接：://.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456来源：知
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2021-10-29 10:30:18
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目录1、分类与回归是干嘛的？2、二者有什么区别1.输出不同2.目的不同3.本质不同4.结果不同3、场景应用1.分类应用2.回归应用学过机器学习的人都听过两个概念：分类与回归，特别的，在YOLO v1中，作者也提到了YOLO之前的物体检测方法通常都转变为了一个分类问题，如 R-CNN、Fast R-CNN 等等。而YOLO将检测变为一个 回归问题。那么这两个概念有什么联系，有什么区别呢？写这篇博客，
学过机器学习的人都听过两个概念：分类与回归，特别的，在YOLO v1中，作者也提到了YOLO之前的物体检测方法通常都转变为了一个分类问题，如 R-CNN、Fast R-CNN 等等。而YOLO将检测变为一个 回归问题。那么这两个概念有什么联系，有什么区别呢？写这篇博客，参考过很多人的简介，不同的人给的回复也不同， 在这里，我把他们汇总一下。重点来啦重点来啦！！！ 分类和回归1、分类与回归是干嘛的？
分类和回归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，或着说是离散变量
原创
2022-08-21 00:07:46
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在NewSql之前，我们接触了Sql，NoSql（Not only Sql）,NewSql。NewSql 被定义为下一代数据的发展方向，他是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称，兼具Nosql数据库的海量存储管理能力和关系数据库的ACID特性和SQL便利性。简单的来说：SQL+NoSQL＝NewSQL。NewSQL系统虽然在的内部结构变化很大
简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。那么逻辑回归与线性回归是什么关系呢？逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回
相关分析和回归分析的联系和区别 一、总结 一句话总结： 1、在回归分析中，y被称为因变量，处
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2020-07-23 00:53:00
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基础概念GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 全称梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法。GBDT是集成学习Boosting的家族成员，GBDT中的树是回归树，用于回归预测，调整后也可以用于分类。分类树与回归树的差异分类树大致的实现过程是：穷举每一个属性特征的信息增益值，每一次都选取使信息增益最大（或信息增益比，基尼系数等）的特征进行分枝，直到分类完成或达到预
上一次我们一起学习了 决策树之 GBDT 算法 - 回归部分，今天我们继续学习该算法的分类部分。使用 GBDT 来解决分类问题和解决回归问题的本质是一样的，都是通过不断构建决策树的方式，使预测结果一步步的接近目标值。因为是分类问题，所以分类 GBDT 和回归 GBDT 的 Loss 函数是不同的，具体原因我们在《深入理解逻辑回归》 一文中有分析过，下面我们来看下分类 GBDT 的 Los
GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree、Gradient Boosting与ShrinkageGBDT之GB——回归树 决策树不仅可以用于分类，还可用于回归，它的作用在于数值预测，例如明天的温度、用户的年龄等等，而且对基于回归树所得到的数值进行加减是有意义的。GBDT在运行时就使用到了回归树的这个性质，它将
一，分类与回归分类（classification）与回归（regression）本质上是相同的，直观的不同之处在于输出结果是否连续。引用Andrew Ng的Machine Learning课程给出的定义： Supervised learning problems are categorized into "regression" and "classification" problems. In
KNN是一种基本分类与回归算法，它没有显式的学习过程。它不像其他模型有损失函数、有优化算法、有训练过程。对于给定的实例数据和其对应的所属类别，当要对新的实例进行分类时，根据这个实例最近的K个实例所属的类别来决定其属于哪一个类。KNN算法示意图：图1.KNN算法KNN算法过程如下：KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测
