机器学习 之 分类与回归的区别

本文总结了机器学习中分类与回归的区别。根据Andrew Ng的定义,回归问题涉及预测连续输出,而分类问题涉及预测离散类别。举例来说,房价预测是回归问题,而判断能否负担房款是分类问题。logistic回归是分类器,KNN可以用于分类或回归。

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对于机器学习中的分类与回归问题,我总是有点迷糊,但是看了知乎大神们的解答,略有感触。

具体链接请看:https://www.zhihu.com/question/21329754

下面我简单总结一下分类与回归问题的区别吧:

 

首先引用吴恩达大神的话,Andrew Ng的Machine Learning课程给出的定义:

Supervised learning problems are categorized into "regression" and "classification" problems. In a regression problem, we are trying to predict results within a continuous output, meaning that we are trying to map input variables to some continuous function. In a classification problem, we are instead trying to predict results in adiscrete output. In other words, we are trying to map input variables into discrete categories.


有人总结了此图:

 

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