支持向量機回歸與分類的區(qū)別？分類和回歸問題都需要根據(jù)訓練樣本找到實值函數(shù)g（x）?；貧w問題的要求是：給定一個新的模式，根據(jù)訓練集推斷出相應的輸出y（實數(shù)）。換句話說，y=g（x）用于推斷任何輸入x的相

支持向量機回歸與分類的區(qū)別？

分類和回歸問題都需要根據(jù)訓練樣本找到實值函數(shù)g（x）?；貧w問題的要求是：給定一個新的模式，根據(jù)訓練集推斷出相應的輸出y（實數(shù)）。

換句話說，y=g（x）用于推斷任何輸入x的相應輸出值。分類問題是：給定一個新模式，根據(jù)訓練集推斷其相應的類別（如：1，-1）。也就是說，用y=sign（g（x））來推斷任何輸入x對應的類別，綜上所述，回歸問題和分類問題的本質(zhì)是一樣的，唯一的區(qū)別是它們的輸出值范圍不同。在分類問題中，只有兩個值可以作為輸出，而在回歸問題中，任何實數(shù)都可以作為輸出。

入門機器學習該如何入手？

作為一名科技工作者和計算機專業(yè)教育家，讓我來回答這個問題。

首先，機器學習是一個很好的選擇。機器學習作為人工智能領(lǐng)域的六大研究方向之一，目前比較流行。而且，由于機器學習與人工智能領(lǐng)域的其他研究方向密切相關(guān)，因此機器學習通常是學習人工智能的第一步。

機器學習本身涉及六大環(huán)節(jié)，即數(shù)據(jù)采集、算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應用，因此學習機器學習可以從數(shù)據(jù)采集開始，然后逐步過渡到其他環(huán)節(jié)。在當今大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)收集整理的方式越來越多，獲取數(shù)據(jù)的方式也越來越多。我們可以從基本的數(shù)據(jù)庫技術(shù)入手。其實，機器學習作為大數(shù)據(jù)分析的兩種常用方式，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的從業(yè)者往往需要關(guān)注機器學習技術(shù)。

算法設計是機器學習的核心，因此算法知識的學習是機器學習的重點。學習算法知識可以從基本的常用算法入手，如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等算法需要重點學習。在學習算法的過程中，必須結(jié)合具體案例。算法的實現(xiàn)可以使用Python語言。目前，Python廣泛應用于機器學習領(lǐng)域。

最后，對于目前的IT行業(yè)開發(fā)者來說，學習機器學習知識可以重點結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能平臺提供的開發(fā)環(huán)境，讓他們有更好的學習體驗，在一定程度上增強自己的實踐能力。畢竟，未來大量機器學習的發(fā)展離不開平臺的支持。