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  • 标称型和数值型(连续型)的区别

    在监督学习(supervised learning)的过程中,只需要给定输入样本集,机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单,机器只需从输入数据中预测合适的模型,并从中计算出目标变量的结果。之所以叫监督学习,是因为这类算法必须知道预测什么,即目标变量的分类信息。

    监督学习一般使用两种类型的目标变量:标称型和数值型

    标称型:标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值,比如真与假(标称型目标变量主要用于分类)

    数值型(连续型):数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值,如0.555,666.666等 (数值型目标变量主要用于回归分析)

    主要就说明有例外,好比k-近邻算法,他是监督学习的算法,但是数据可以是数值型,也可以是标称型。

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