在机器学习的世界里，分类和回归是两大核心任务，它们就像一对孪生兄弟，但各自肩负不同的使命。🌟
首先，分类是一个离散型任务，它的目标是将数据分配到预定义的类别中。比如，判断一封邮件是“垃圾邮件”还是“正常邮件”，这就是典型的分类问题。分类模型会通过学习训练数据中的模式，预测新数据所属的类别。常见的分类算法包括逻辑回归（虽然名字有“回归”，但它其实是分类！）、支持向量机（SVM）和K近邻算法（KNN）。🎯
而回归则是一种连续型任务，它旨在预测一个具体的数值。例如，预测房价或股票价格，这些都属于回归问题。回归模型会通过拟合数据点，找到最佳的数值输出。常用的回归方法有线性回归、岭回归和随机森林回归等。📈
总结来说，分类解决的是“是与否”的问题，而回归关注的是“多少”的问题。两者共同构成了机器学习的基石，为人工智能的发展提供了强大动力！💫
标签：
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！