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  • [机器学习笔记] 什么是分类,什么是回归?

     

    监督学习中,

    • 如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),
    • 如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。

    回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。
    如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。

    对于二维空间,线性是一条直线;对于三维空间,线性是一个平面,对于多维空间,线性是一个超平面。
    参考: http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8248249

    以下内容参考:李航《统计学习方法》第12章

    • 分类算法有感知机、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法。
    • 原始的感知机、支持向量机以及提升方法是针对二类分类的,可以将它们扩展到多类分类。
    • 感知机、K近邻、朴素贝叶斯、决策树是简单的分类算法,模型直观、实现容易。
    • 逻辑回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法是较复杂但更有效的分类算法。

    end

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