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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。

分類（Classification）的本質：分類的本質是根據輸入數據的特征將其劃分到預定義的類別中。例如，根據圖片的內容判斷其所屬的類別（貓、狗、花等）。

分類的本質

二分類（Binary Classification）：表示分類任務中有兩個類別。在二分類中，我們通常使用一些常見的算法來進行分類，如邏輯回歸、支持向量機等。例如，我們想要識別一幅圖片是不是貓，這就是一個二分類問題，因為答案只有是或不是兩種可能。
多分類（Multi-Class Classification）：表示分類任務中有多個類別。多分類是假設每個樣本都被設置了一個且僅有一個標簽：一個水果可以是蘋果或者梨，但是同時不可能是兩者。在多分類中，我們可以使用一些常見的算法來進行分類，如決策樹、隨機森林等。例如，對一堆水果圖片進行分類，它們可能是橘子、蘋果、梨等，這就是一個多分類問題。
多標簽分類（Multi-Label Classification）：給每個樣本一系列的目標標簽，可以想象成一個數據點的各屬性不是相互排斥的。多標簽分類的方法分為兩種，一種是將問題轉化為傳統的分類問題，二是調整現有的算法來適應多標簽的分類。例如，一個文本可能被同時認為是宗教、政治、金融或者教育相關話題，這就是一個多標簽分類問題，因為一個文本可以同時有多個標簽。

線性回歸 VS 邏輯回歸

回歸（Regression）的原理：通過建立自變量和因變量之間的數學模型來探究它們之間的關系。

線性回歸

線性回歸（Linear?Regression）：求解權重（w）和偏置（b）的主要步驟。

求解權重（w）和偏置（b）

梯度下降算法迭代更新w和b

新數據預測

分類（Classification）的原理：根據事物或概念的共同特征將其劃分為同一類別，而將具有不同特征的事物或概念劃分為不同類別。

邏輯回歸

邏輯回歸（Logistic Regression）：通過sigmoid函數將線性回歸結果映射為概率的二分類算法。

貓狗識別

三、回歸和分類的算法

回歸（Regression）的算法：主要用于預測數值型數據。

線性回歸（Linear Regression）：這是最基本和常見的回歸算法，它假設因變量和自變量之間存在線性關系，并通過最小化預測值和實際值之間的平方誤差來擬合數據。
多項式回歸（Polynomial Regression）：當自變量和因變量之間的關系是非線性時，可以使用多項式回歸。它通過引入自變量的高次項來擬合數據，從而捕捉非線性關系。
決策樹回歸（Decision Tree Regression）：決策樹回歸是一種基于樹結構的回歸方法，它通過構建決策樹來劃分數據空間，并在每個葉節點上擬合一個簡單的模型（如常數或線性模型）。決策樹回歸易于理解和解釋，能夠處理非線性關系，并且對特征選擇不敏感。
隨機森林回歸（Random Forest Regression）：隨機森林回歸是一種集成學習方法，它通過構建多個決策樹并將它們的預測結果組合起來來提高回歸性能。隨機森林回歸能夠處理高維數據和非線性關系，并且對噪聲和異常值具有一定的魯棒性。

分類（Classification）的算法：主要用于發現類別規則并預測新數據的類別。

邏輯回歸（Logistic Regression）：盡管名字中有“回歸”，但實際上邏輯回歸是一種分類算法，常用于二分類問題。它通過邏輯函數將線性回歸的輸出映射到(0,1)之間，得到樣本點屬于某一類別的概率。在回歸問題中，有時也使用邏輯回歸來處理因變量是二元的情況，此時可以將問題看作是對概率的回歸。
支持向量機（SVM）：支持向量機是一種基于統計學習理論的分類算法。它通過尋找一個超平面來最大化不同類別之間的間隔，從而實現分類。SVM在高維空間和有限樣本情況下表現出色，并且對于非線性問題也可以使用核函數進行擴展。
K最近鄰（KNN）：K最近鄰是一種基于實例的學習算法，它根據輸入樣本的K個最近鄰樣本的類別來確定輸入樣本的類別。KNN算法簡單且無需訓練階段，但在處理大規模數據集時可能效率較低。
樸素貝葉斯分類器：樸素貝葉斯是一種基于貝葉斯定理的分類算法，它假設特征之間相互獨立（即樸素假設）。盡管這個假設在實際應用中往往不成立，但樸素貝葉斯分類器在許多領域仍然表現出色，尤其是在文本分類和垃圾郵件過濾等方面。