机器学习 标称型和数值型概念
来源:互联网 发布:苹果电脑c语言 编辑:程序博客网 时间:2024/05/10 10:11
参考:
《Machine Learning in Action》第一部分 分类
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在监督学习(supervised learning)的过程中,只需要给定输入样本集,机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单,机器只需从输入数据中预测合适的模型,并从中计算出目标变量的结果。
监督学习一般使用两种类型的目标变量:标称型和数值型
标称型:标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值,如真与假(标称型目标变量主要用于分类)
数值型:数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值,如0.100,42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析)
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