在监督学习中,我们有一些输入并且知道他们的正确输出,我们想知道这些输入和输出之间的联系。
监督学习分为回归和分类:
1.回归:输出结果为连续的值。
2.分类:输出结果为离散的点。
例子1:
回归:我们有一些数据关于房子大小和对应的价格。通过这些数据得到一个函数预测价格。
分类:判断我们售价是否高于实际价格。
例子2:
回归:给一个人的照片判断这个人的年龄。
分类:给一个肿瘤患者判断该肿瘤是否为恶性。
在监督学习中,我们有一些输入并且知道他们的正确输出,我们想知道这些输入和输出之间的联系。
监督学习分为回归和分类:
1.回归:输出结果为连续的值。
2.分类:输出结果为离散的点。
例子1:
回归:我们有一些数据关于房子大小和对应的价格。通过这些数据得到一个函数预测价格。
分类:判断我们售价是否高于实际价格。
例子2:
回归:给一个人的照片判断这个人的年龄。
分类:给一个肿瘤患者判断该肿瘤是否为恶性。