什么是回归问题什么是分类问题
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机器学习算法之线性回归和逻辑回归线性回归和逻辑回归是两种著名的机器学习算法，属于监督学习技术。由于这两种算法本质上都是受监督的，因此这些算法使用标记数据集来进行预测。但它们之间的主要区别在于它们的使用方式。线性回归用于解决回归问题，而逻辑回归用于解决分类问题。下面给出了两种算法的描述以说完了。
机器学习算法,线性回归和逻辑回归线性回归和逻辑回归是两种著名的机器学习算法，属于监督学习技术。由于这两种算法本质上都是受监督的，因此这些算法使用标记数据集来进行预测。但它们之间的主要区别在于它们的使用方式。线性回归用于解决回归问题，而逻辑回归用于解决分类问题。下面给出了两种算法的描述以小发猫。
机器学习之逻辑回归算法逻辑回归算法是机器学习中的一个二分类问题的方法，有着实现简单、高效率和解释性较强的有点，在预测分析上有着比较广泛的应用。这篇文章，我们就来介绍下其算法原理。一、什么叫逻辑回归算法？逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习方法，它通过一个名为sigmoid的函数(平滑好了吧！
线性回归算法:用“线性外推”的思路做预测前两篇文章我们介绍了两个解决分类问题的算法：K近邻和朴素贝叶斯，今天我们一起来学习回归问题中最经典的线性回归(Linear Regression)算等我继续说。 优缺点线性回归算法的优点：简单而直观：易于理解和解释，适用于初学者入门。计算效率高：计算速度较快，适用于大规模数据集。可解释性强：可等我继续说。
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七大机器学习常用算法精讲:K近邻算法(一)在机器学习中用于分类和回归分析。其基本概念也是相当的直观：原理分类问题给定一个新样本点，KNN算法通常是通过找出训练集中与其最近的k个邻居(根据某种距离度量),然后基于这k个邻居中最常见的类别来预测新样本的类别。回归问题如果是回归任务，则是通过计算k个邻居的平均等会说。
K-means聚类算法:用“物以类聚”的思路挖掘高价值用户逻辑回归、决策树和支持向量机等分类算法，也学习了线性回归等回归算法，其中决策树和随机森林也可以解决回归问题。今天我们来学习聚类后面会介绍。 可解释性强：结果(即聚类中心)具有很好的可解释性。K-means算法的缺点：需要预设聚类数目：需要预先设定K值(即聚类的数目),但这个值通常难后面会介绍。
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策略产品经理:模型训练常知的六种算法1. 逻辑回归(logistics regression,LR)模型训练类别：监督学习算法。适用问题任务：分类。算法特色：复杂度低，可解释性强，线上效果好。函数公式等会说。 虽然线性回归(linear regression)与逻辑回归简称均为LR,但是线性解决回归问题，逻辑解决分类问题，逻辑回归模型包含线性回归模型，便是线性回等会说。
七大机器学习常用算法精讲:决策树与随机森林(三)决策树与随机森林的实际应用场景决策树和随机森林算法因其易于理解和解释，以及在处理分类和回归问题时的优秀性能，在多个领域都有广泛的应用。以下是一些典型的应用场景：1. 信用评估决策树：银行或金融机构在进行个人或企业信贷审批时，可以使用决策树模型根据申请人的特征(如说完了。
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