機器學習中回歸和分類的區別
回歸與分類的不同 #導入回歸from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#導入分類from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1.回歸問題的應用場景（預測的結果是連續的，例如預測 ...
原文：分類與回歸的聯系和區別學習筆記
分類與回歸的區別與聯系 聯系 回歸與分類的本質聯系是都要建立映射關系 f x rightarrow y, x in A, y in B 區別 回歸與分類的根本區別在於輸出空間是否為一個度量空間 對於回歸問題，其輸出空間B是一個度量空間，即所謂 定量 。也就是說，回歸問題的輸出空間定義了一個度量 d F left y t r u e , y p r e d right 去衡量輸出值與真實值之間的 誤 ...
2020-02-25 09:38 0 1148 推薦指數：
相關推薦
CART分類與回歸樹 學習筆記
CART：Classification and regression tree，分類與回歸樹。（是二叉樹） CART是決策樹的一種，主要由特征選擇，樹的生成和剪枝三部分組成。它主要用來處理分類和回歸問題，下面對分別對其進行介紹。 1、回歸樹：使用平方誤差最小准則 訓練集為：D={(x1,y1 ...
機器學習之SVM與邏輯回歸的聯系和區別
通常說的SVM與邏輯回歸的聯系一般指的是軟間隔的SVM與邏輯回歸之間的關系，硬間隔的SVM應該是與感知機模型的區別和聯系。而且工程中也不能要求所有的點都正確分類，訓練數據中噪聲的存在使得完全正確分類很可能造成過擬合。 軟間隔SVM與邏輯回歸的聯系 要說軟間隔SVM與聯系就要看軟間隔 ...
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： Linear Regression： 輸出一個標量 wx+b，這個值是連續值，所以可以用來處理回歸問題 ...
回歸與分類的區別
1）輸出數據的類型 分類輸出的數據類型是離散數據，也就是分類的標簽。比如我們前面通過學生學習預測考試是否通過，這里的預測結果是考試通過，或者不通過，這2種離散數據。 回歸輸出的是連續數據類型。比如我們通過學習時間預測學生的考試分數，這里的預測結果分數，是連續數據。 2）第2個區別是我們想要 ...
分類與回歸的區別
分類與回歸區別是什么？ - 陶韜的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 作者：陶韜 鏈接：https://www.zhihu.com/question/21329754/answer ...
SoftMax 回歸(與Logistic 回歸的聯系與區別)
SoftMax 回歸(與Logistic 回歸的聯系與區別) SoftMax 試圖解決的問題 SoftMax回歸模型是Logistic回歸模型在多分類問題上的推廣,即在多分類問題中,類標簽y可以取兩個以上的值 對於Logistic回歸的假設函數\(h_\theta(x) = \frac ...
學習筆記233—嶺回歸和Lasso回歸區別
偏差和方差 機器學習算法針對特定數據所訓練出來的模型並非是十全十美的，再加上數據本身的復雜性，誤差不可避免。說到誤差，就必須考慮其來源：模型誤差 = 偏差（Bias）+ 方差（Variance）+ 數據本身的誤差。其中數據本身的誤差，可能由於記錄過程中的一些不確定性因素等導致，這個我們無法避免 ...