回归与分类的不同
1.回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度）
回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接对前一层累加即可。回归是对真实值的一种逼近预测。
2.分类问题的应用场景（预测的结果是离散的，例如预测明天天气-阴，晴，雨）
分类问题是用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值。例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类通常是建立在回归之上，分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别。分类并没有逼近的概念，最终正确结果只有一个，错误的就是错误的，不会有相近的概念。最常见的分类方法是逻辑回归，或者叫逻辑分类。
3.如何选择模型
下面一幅图可以告诉实际应用中我们如何选择合适的模型。
分类，回归，聚类，降维
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回归与分类的不同
1.回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度）
回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接对前一层累加即可。回归是对真实值的一种逼近预测。
2.分类问题的应用场景（预测的结果是离散的，例如预测明天天气-阴，晴，雨）
分类问题是用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值。例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类通常是建立在回归之上，分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别。分类并没有逼近的概念，最终正确结果只有一个，错误的就是错误的，不会有相近的概念。最常见的分类方法是逻辑回归，或者叫逻辑分类。
3.如何选择模型
下面一幅图可以告诉实际应用中我们如何选择合适的模型。
分类，回归，聚类，降维
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