麻省理工學院的研究人員創建了一個周期表，展示了 20 多種經典機器學習算法之間的聯系。這個新框架揭示了科學家如何融合不同方法的策略，以改進現有的 AI 模型或提出新的模型。例如，研究人員使用他們的框架結合了兩種不同算法的元素，創建了一種新的圖像分類算法，其性能比當前最先進的方法提高了8%。這個周期表源于一個關鍵思想：所有這些算法學習的是數據點之間的一種特定關系。雖然每種算法可能以略微不同的方式完成這一點，但每種方法背后的核心數學是相同的。基于這些見解，研究人員確定了一個統一方程，它構成了許多經典 AI 算
本文將從回歸和分類的本質、回歸和分類的原理、回歸和分類的算法三個方面，帶您一文搞懂回歸和分類 Regression And Classification 。回歸和分類一、回歸和分類的本質回歸和分類是機器學習中兩種基本的預測問題。它們的本質區別在于輸出的類型：回歸問題的輸出是連續的數值，分類問題的輸出是有限的、離散的類別標簽。回歸（Regression）的本質：回歸的本質是尋找自變量和因變量之間的關系，以便能夠預測新的、未知的數據點的輸出值。例如，根據房屋的面積、位置等特征預測其價格。回
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