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，這裏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，這裏的預測結果分數，是連續數據。
2）第2個區別是我們想要通過機器學習算法得到什麽？
分類算法得到是一個決策面，用於對數據集中的數據進行分類。
回歸算法得到是一個最優擬合線，這個線條可以最好的接近數據集中的各個點。
3）第3個區別是對模型的評估指標不一樣
在監督分類中，我們我們通常會使用正確率作為為指標，也就是預測結果中分類正確數據占總數據的比例
在回歸中，我們用決定系數
回歸與分類的區別
相關推薦
回歸與分類的區別
font style justify 數據類型 span 是我 機器 輸出數據 分類 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，這裏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
機器學習（九）—邏輯回歸與SVM區別
ongl 需要 自帶 www. 不理解 就是 clas 決策 技術 1、LR和SVM有什麽相同點 （1）都是監督分類算法； （2）如果不考慮核函數，LR和SVM都是線性分類算法，也就是說他們的分類決策面都是線性的； （3）LR和SVM都是判別模型。 2、LR和S
主成分分析與逐步回歸分析的區別
多個 col 回歸分析 歸約 估計 降維 獨立 冗余 不完全 主成分分析： 有一個集合篩選出對這個集合影響較大的n個因素就是主成分分析。 主成分分析的目的是在於降維，其結果是把多個指標歸約為少數的幾個指標，這少數的幾個指標的表現形式一般為原來指標體系中的某幾個指標線
機器學習--線性回歸與梯度算法
方法 nbsp methods 大循環 href 一次 sha 4.3 最優 線性回歸(Linear Regression)，亦稱為直線回歸，即用直線表示的回歸，與曲線回歸相對。若因變量Y對自變量X1、X2…、Xm的回歸方程是線性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2
我的機器學習之旅（四）：回歸與工程應用
多個 算法 ati function RR numpy pen 圖片 bsp 內容:線性回歸；邏輯回歸，應用場景。 一、線性回歸 有監督學習，根據學習樣本{x->y},學習一個映射f：X->Y(線性相關),輸出預測結果y_i。最簡單的例子：y=ax+b 重要組成
邏輯回歸（分類算法）
分類問題 定性 oid 一個 關系 多分類 研究 根據 bsp 1.什麽是邏輯回歸 在前面講述的回歸模型中，處理的因變量都是數值型區間變量，建立的模型描述是因變量的期望與自變量之間的線性關系。比如常見的線性回歸模型： 而在采用回歸模型分析
吳裕雄 數據挖掘與分析案例實戰（7）——嶺回歸與LASSO回歸模型
Y軸 otl error 處理 回歸 models 關系 err idg # 導入第三方模塊import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import mod
分類與回歸的關系和區別
ava 輸入 use richtext head esc 分類 序列 auth 走刀口 分類和回歸的區別在於輸出變量的類型。 定量輸出稱為回歸，或者說是連續變量預測；定性輸出稱為分類，或者說是離散變量預測。 舉個例子：預測明天的氣溫是多少度，這是一個
CART 分類與回歸樹
view ati 發生 最小值 屬性 ssi 沒有 bsp 獨立 from www.jianshu.com/p/b90a9ce05b28 本文結構： CART算法有兩步 回歸樹的生成 分類樹的生成 剪枝 CART － Classification and Regre
線性迴歸與邏輯斯提回歸的區別
線性迴歸和邏輯斯提回歸都是線性模型，雖然邏輯斯提回歸是加了sigmoid函式，引入了非線性，但是它本質上還是隻能解決非線性問題的。 兩者的區別本質上，線性迴歸是做迴歸的，迴歸出y=wx+b的w,b。l
CS229筆記：分類與邏輯回歸
left 樣本 海森矩陣 amp 情況 bin 會有 tro 矩陣 邏輯回歸 對於一個二分類（binary classification）問題，\(y \in \left\{0, 1\right\}\)，如果直接用線性回歸去預測，結果顯然是非常不準確的，所以我們采用一種新的
對數幾率回歸法（梯度下降法，隨機梯度下降與牛頓法）與線性判別法(LDA)
3.1 初始 屬性 author alt closed sta lose cnblogs 本文主要使用了對數幾率回歸法與線性判別法（ＬＤＡ）對數據集（西瓜３.０）進行分類。其中在對數幾率回歸法中，求解最優權重Ｗ時，分別使用梯度下降法，隨機梯度下降與牛頓法。 代碼如下：
SparkMLlib學習分類算法之邏輯回歸算法
spl sca class put net lac gradient map ica SparkMLlib學習分類算法之邏輯回歸算法 （一），邏輯回歸算法的概念（參考網址：http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details
ufldl學習筆記與編程作業：Linear Regression（線性回歸）
cal bug war 環境 art link 行數 ear sad ufldl學習筆記與編程作業：Linear Regression（線性回歸） ufldl出了新教程，感覺比之前的好。從基礎講起。系統清晰，又有編程實踐。在deep learning高質量群裏
特征與多項式回歸
我們 縮放 選擇 sub 其他 回歸 變量 通過 nbsp 我們可以用幾種不同的方法來改進我們的特征和假設函數的形式。 我們可以把多個特征組合成一個。例如，我們可以將X1和X2為新變量x3。 多項式回歸： 我們的假設函數不一定是線性的（如果不符合數據的話）。 我們可
分類和邏輯回歸(Classification and logistic regression)，廣義線性模型(Generalized Linear Models) ，生成學習算法(Generative Learning algorithms)
line learning nbsp ear 回歸 logs http zdb del 分類和邏輯回歸(Classification and logistic regression) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5768467.html
python入門-分類和回歸各種初級算法
學習 -- rst dip 混淆 random bottom gin 實踐 引自：http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ########################### #說明： # 撰寫本文的原因是，筆
『科學計算』從Logistic回歸到SVM分類器
zoom ram edi 情況下 投影 導出 bmp 幾何 sig 轉自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 前言 動筆寫這個支持向量機(support vector machine)是費了不少
人工智能 tensorflow框架-->Softmax回歸模型的訓練與評估 09
min 初始化 dict ntop ict port true on() run import tensorflow as tf import numpy as np #mnist數據輸入from tensorflow.examples.tutorials.mnist
Spark 二項邏輯回歸__二分類
tag tostring ont sch ray park pip threshold map package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.clas