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回歸算法和分類(lèi)算法（回歸算法和分類(lèi)算法定義）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-14 07:55:47 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 145

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于回歸算法和分類(lèi)算法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、線(xiàn)性回歸算法預(yù)測(cè)的標(biāo)簽是什么型
2、gbase8a支持什么分類(lèi)算法？
3、人工智能算法簡(jiǎn)介
4、回歸算法有哪些

回歸算法和分類(lèi)算法（回歸算法和分類(lèi)算法定義）

一、線(xiàn)性回歸算法預(yù)測(cè)的標(biāo)簽是什么型

連續(xù)型。

線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)的結(jié)果y是連續(xù)的數(shù)值，分類(lèi)得到的標(biāo)簽是呈離散型的，回歸得到的標(biāo)簽是呈連續(xù)型的。

機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法分為分類(lèi)算法和回歸算法兩種，其實(shí)就是根據(jù)類(lèi)別標(biāo)簽分布類(lèi)型為離散型、連續(xù)性而定義的。

二、gbase8a支持什么分類(lèi)算法？

目前支持兩種分類(lèi)算法：

1、Logistic回歸算法，Logistic回歸又稱(chēng)logistic回歸分析，是一種廣義的線(xiàn)性回歸分析模型，常用于數(shù)據(jù)挖掘、疾病自動(dòng)診斷和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。

2、支持向量機(jī)算法，

支持向量機(jī)是一種二分類(lèi)模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線(xiàn)性分類(lèi)器。

說(shuō)的通俗一點(diǎn)就是就是在特征空間里面用某條線(xiàn)或某塊面將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分成兩類(lèi)，而依據(jù)的原則就是間隔最大化，這里的間隔最大化是指特征空間里面距離分離線(xiàn)或面最近的點(diǎn)到這條線(xiàn)或面的間隔(距離)最大。

三、人工智能算法簡(jiǎn)介

人工智能的三大基石—算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，算法作為其中之一，是非常重要的，那么人工智能都會(huì)涉及哪些算法呢？不同算法適用于哪些場(chǎng)景呢？

一、按照模型訓(xùn)練方式不同可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning），無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）四大類(lèi)。

常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包含以下幾類(lèi)：

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）類(lèi)：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機(jī)（Boltzmann Machine）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）、Hopfield網(wǎng)絡(luò)（hopfield Network）、多層感知器（Multilyer Perceptron）、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spiking Neural Network）等。

（2）貝葉斯類(lèi)（Bayesin）：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）、多項(xiàng)樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴(lài)性評(píng)估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）

貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network，BN）等。

（3）決策樹(shù)（Decision Tree）類(lèi)：分類(lèi)和回歸樹(shù)（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自動(dòng)交互檢測(cè)（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、隨機(jī)森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。

（4）線(xiàn)性分類(lèi)器（Linear Classifier）類(lèi)：Fisher的線(xiàn)性判別（Fisher’s Linear Discriminant）

線(xiàn)性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、多項(xiàng)邏輯回歸（Multionmial Logistic Regression）、樸素貝葉斯分類(lèi)器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine）等。

常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)類(lèi)算法包括：

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）類(lèi)：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN），前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network）、邏輯學(xué)習(xí)機(jī)（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。

（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)（Association Rule Learning）類(lèi)：先驗(yàn)算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。

（3）分層聚類(lèi)算法（Hierarchical Clustering）：?jiǎn)芜B鎖聚類(lèi)（Single-linkage Clustering），概念聚類(lèi)（Conceptual Clustering）等。

（4）聚類(lèi)分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類(lèi)（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚類(lèi)（K-means Clustering）、K-medians聚類(lèi)、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。

（5）異常檢測(cè)（Anomaly detection）類(lèi)：K最鄰近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部異常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

常見(jiàn)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)類(lèi)算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分離（Low-density Separation）、基于圖形的方法（Graph-based Methods）、聯(lián)合訓(xùn)練（Co-training）等。

常見(jiàn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)類(lèi)算法包含：Q學(xué)習(xí)（Q-learning）、狀態(tài)-行動(dòng)-獎(jiǎng)勵(lì)-狀態(tài)-行動(dòng)（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Model Based RL）、時(shí)序差分學(xué)習(xí)（Temporal Different Learning）等。

常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)類(lèi)算法包含：深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Machines）、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Networks）、深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Recurrent Neural Network）、分層時(shí)間記憶（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波爾茲曼機(jī)（Deep Boltzmann Machine，DBM）、棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Autoencoder）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks）等。

二、按照解決任務(wù)的不同來(lái)分類(lèi)，粗略可以分為二分類(lèi)算法（Two-class Classification）、多分類(lèi)算法（Multi-class Classification）、回歸算法（Regression）、聚類(lèi)算法（Clustering）和異常檢測(cè)（Anomaly Detection）五種。

1.二分類(lèi)（Two-class Classification）

（1）二分類(lèi)支持向量機(jī)（Two-class SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多、線(xiàn)性模型的場(chǎng)景。

（2）二分類(lèi)平均感知器（Two-class Average Perceptron）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線(xiàn)性模型的場(chǎng)景。

（3）二分類(lèi)邏輯回歸（Two-class Logistic Regression）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線(xiàn)性模型的場(chǎng)景。

（4）二分類(lèi)貝葉斯點(diǎn)機(jī)（Two-class Bayes Point Machine）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線(xiàn)性模型的場(chǎng)景。（5）二分類(lèi)決策森林（Two-class Decision Forest）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精準(zhǔn)的場(chǎng)景。

（6）二分類(lèi)提升決策樹(shù)（Two-class Boosted Decision Tree）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精準(zhǔn)度高、內(nèi)存占用量大的場(chǎng)景

（7）二分類(lèi)決策叢林（Two-class Decision Jungle）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精確度高、內(nèi)存占用量小的場(chǎng)景。

（8）二分類(lèi)局部深度支持向量機(jī)（Two-class Locally Deep SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多的場(chǎng)景。

（9）二分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Two-class Neural Network）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

解決多分類(lèi)問(wèn)題通常適用三種解決方案：第一種，從數(shù)據(jù)集和適用方法入手，利用二分類(lèi)器解決多分類(lèi)問(wèn)題；第二種，直接使用具備多分類(lèi)能力的多分類(lèi)器；第三種，將二分類(lèi)器改進(jìn)成為多分類(lèi)器今兒解決多分類(lèi)問(wèn)題。

常用的算法：

（1）多分類(lèi)邏輯回歸（Multiclass Logistic Regression）：適用訓(xùn)練時(shí)間短、線(xiàn)性模型的場(chǎng)景。

（2）多分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multiclass Neural Network）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

（3）多分類(lèi)決策森林（Multiclass Decision Forest）：適用于精準(zhǔn)度高，訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

（4）多分類(lèi)決策叢林（Multiclass Decision Jungle）：適用于精準(zhǔn)度高，內(nèi)存占用較小的場(chǎng)景。

（5）“一對(duì)多”多分類(lèi)（One-vs-all Multiclass）：取決于二分類(lèi)器效果。

回歸

回歸問(wèn)題通常被用來(lái)預(yù)測(cè)具體的數(shù)值而非分類(lèi)。除了返回的結(jié)果不同，其他方法與分類(lèi)問(wèn)題類(lèi)似。我們將定量輸出，或者連續(xù)變量預(yù)測(cè)稱(chēng)為回歸；將定性輸出，或者離散變量預(yù)測(cè)稱(chēng)為分類(lèi)。長(zhǎng)巾的算法有：

（1）排序回歸（Ordinal Regression）：適用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)排序的場(chǎng)景。

（2）泊松回歸（Poission Regression）：適用于預(yù)測(cè)事件次數(shù)的場(chǎng)景。

（3）快速森林分位數(shù)回歸（Fast Forest Quantile Regression）：適用于預(yù)測(cè)分布的場(chǎng)景。

（4）線(xiàn)性回歸（Linear Regression）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線(xiàn)性模型的場(chǎng)景。

（5）貝葉斯線(xiàn)性回歸（Bayesian Linear Regression）：適用于線(xiàn)性模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量較少的場(chǎng)景。

（6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸（Neural Network Regression）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

（7）決策森林回歸（Decision Forest Regression）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

（8）提升決策樹(shù)回歸（Boosted Decision Tree Regression）：適用于精確度高、訓(xùn)練時(shí)間短、內(nèi)存占用較大的場(chǎng)景。

聚類(lèi)

聚類(lèi)的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律和結(jié)構(gòu)。聚類(lèi)通常被用做描述和衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性，并把數(shù)據(jù)源分類(lèi)到不同的簇中。

（1）層次聚類(lèi)（Hierarchical Clustering）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、大數(shù)據(jù)量的場(chǎng)景。

（2）K-means算法：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

（3）模糊聚類(lèi)FCM算法（Fuzzy C-means，F(xiàn)CM）：適用于精確度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

（4）SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Self-organizing Feature Map，SOM）：適用于運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

異常檢測(cè)

異常檢測(cè)是指對(duì)數(shù)據(jù)中存在的不正?；蚍堑湫偷姆煮w進(jìn)行檢測(cè)和標(biāo)志，有時(shí)也稱(chēng)為偏差檢測(cè)。

異常檢測(cè)看起來(lái)和監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題非常相似，都是分類(lèi)問(wèn)題。都是對(duì)樣本的標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷，但是實(shí)際上兩者的區(qū)別非常大，因?yàn)楫惓z測(cè)中的正樣本（異常點(diǎn)）非常小。常用的算法有：

（1）一分類(lèi)支持向量機(jī)（One-class SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多的場(chǎng)景。

（2）基于PCA的異常檢測(cè)（PCA-based Anomaly Detection）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

常見(jiàn)的遷移學(xué)習(xí)類(lèi)算法包含：歸納式遷移學(xué)習(xí)（Inductive Transfer Learning）、直推式遷移學(xué)習(xí)（Transductive Transfer Learning）、無(wú)監(jiān)督式遷移學(xué)習(xí)（Unsupervised Transfer Learning）、傳遞式遷移學(xué)習(xí)（Transitive Transfer Learning）等。

算法的適用場(chǎng)景：

需要考慮的因素有：

（1）數(shù)據(jù)量的大小、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)要解決的具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中問(wèn)題的本質(zhì)是什么？

（3）可以接受的計(jì)算時(shí)間是什么？

（4）算法精度要求有多高？

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原文鏈接： https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769

四、回歸算法有哪些

回歸分析是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測(cè)器）之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測(cè)分析，時(shí)間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。例如，司機(jī)的魯莽駕駛與道路交通事故數(shù)量之間的關(guān)系，最好的研究方法就是回歸。

回歸分析是建模和分析數(shù)據(jù)的重要工具。在這里，我們使用曲線(xiàn)/線(xiàn)來(lái)擬合這些數(shù)據(jù)點(diǎn)，在這種方式下，從曲線(xiàn)或線(xiàn)到數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離差異最小。

以上就是關(guān)于回歸算法和分類(lèi)算法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。