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分类是离散还是连续
real表示
离散
(
分类
)属性
还是连续
属性
答:
real表示离散(分类)是连续属性
。连续数值离散化大致可分为:有监督(supervised)和无监督(unsupervised)两类。有监督方法可通过设定类别相关目标函数如:分类错误率,熵增益等指标结合二叉树算法对特征空间进行划分。这类方法的核心思想就是是每类样本尽量分布在特征空间中的不同子划分中。无监督方法由于没...
分类
和回归都可用于预测,分类的输出
答:
分类和回归都可用于预测,
分类的输出是离散的类别值
,而回归的输出是连续数值。这句话是正确的。1、输出数据的类型:分类输出的数据类型是离散数据,也就是分类的标签。比如我们前面通过学生学习预测考试是否通过,这里的预测结果是考试通过,或者不通过,这2种离散数据。回归输出的是连续数据类型。比如我们...
如何判断特征是
连续
的
还是离散
的?
答:
类别可数就是离散,不可数是连续
。数据是否无限可分是判断连续和离散的依据,身高的数据是整数,如果提高精度可以量出小数点后面很多位,因此是连续数据。计数的、分类的、等级的数据是离散的,因为数据无法继续分割了。在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意...
怎样区分数据的
离散
性和
连续
性呢?
答:
1、统计变量假设有限的数据集和可数的数值,然后它被称
为离散
变量。与此相反,采用无限数据集和无数数值的定量变量称为
连续
变量。2、对于非重叠或以其他方式称为相互包含的
分类
,其中包括类限制,适用于离散变量。相反,对于重叠或相互排斥的分类,其中排除上限
类别
,适用于连续变量。3、在离散变量中,指定...
怎么判断
离散
型
还是连续
型
答:
怎么判断离散型还是连续型:
可数就是离散型,不可数就是连续型
。
回归分析和
分类
有什么区别?
答:
1、输出不同:分类输出的值
是离散
的,回归输出的值是
连续
的;(但不是严格意义上数学的连续和离散)分类输出物体的所属类别,回归输出物体的值;分类输出的值是定性的,回归输出的值是定量的;2、目的不同:
分类是
为了寻找决策边界,回归是为了找到最优拟合。3、结果不同:分类问题结果对就是对,错就...
信号
分类
的方式有哪三种?试说明在这些分类方法中,方波信号各
属于
什么...
答:
周期信号和非周期信号;连续信号和
离散
信号。方波信号
属于连续
、周期和确知信号。1、随机信号和确定信号2,离散信号和连续信号3,周期和非周期信号4,能量和功率信号5,数字信号和模拟信号方波:确定信号,连续,周期,功率,模拟信号其他也有可能,比如非周期的,占空比不一样云云都可能造成不同的结果。
变量按其数值是否
连续
有哪两种
分类
??
答:
变量值按其数值是否
连续
分
为离散
变量和连续变量。离散变量是指变量的值只能是整数而不出现小数;如职工人数、机器设备台数。连续变量是指其数值在整数之间可以有无限的数值;如人的身高、体重。
回归问题和
分类
问题的区别是
答:
1.
分类
与回归的主要区别在于输出变量的类型。回归用于预测
连续
变量,而分类用于预测
离散
变量。2. 回归分析旨在探究两个或多个变量间的相关性,包括相关方向和强度。它通过建立数学模型来预测一个或多个感兴趣的变量。3. 分类模型实际上是将回归模型的输出进行离散化处理。分类和回归模型之间存在显著的差异...
有监督学习分
为
回归与
分类
,分类与回归有什么差别?举例说明?
答:
分类
和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归,或者说是
连续
变量预测;定性输出称为分类,或者说
是离散
变量预测。举个例子:预测明天的气温是多少度,这是一个回归任务;预测明天是阴、晴
还是
雨,就是一个分类任务。监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机...
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回归的输出是离散的类别值
回归的输出是连续数值
回归是连续还是离散
分类问题主要预测分类的类别
回归问题和分类问题的区别是
几何分布是离散还是连续
世界是连续的还是离散的
离散分布和连续分布
离散与连续