麻省理工学院的研究人员创建了一个周期表，展示了 20 多种经典机器学习算法之间的联系。这个新框架揭示了科学家如何融合不同方法的策略，以改进现有的 AI 模型或提出新的模型。例如，研究人员使用他们的框架结合了两种不同算法的元素，创建了一种新的图像分类算法，其性能比当前最先进的方法提高了8%。这个周期表源于一个关键思想：所有这些算法学习的是数据点之间的一种特定关系。虽然每种算法可能以略微不同的方式完成这一点，但每种方法背后的核心数学是相同的。基于这些见解，研究人员确定了一个统一方程，它构成了许多经典 AI 算
本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，带您一文搞懂回归和分类 Regression And Classification 。回归和分类一、回归和分类的本质回归和分类是机器学习中两种基本的预测问题。它们的本质区别在于输出的类型：回归问题的输出是连续的数值，分类问题的输出是有限的、离散的类别标签。回归（Regression）的本质：回归的本质是寻找自变量和因变量之间的关系，以便能够预测新的、未知的数据点的输出值。例如，根据房屋的面积、位置等特征预测其价格。回
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