机器学习中的分类与回归

机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个分支，旨在训练计算机通过数据来做出某些决策或预测。分类与回归是机器学习中的两个主要任务。

什么是分类？

分类是将事物按照一定的标准分成不同种类的过程。在机器学习中，分类是指从已知的样本数据中学习一个模型，然后将新的数据分到模型所属的类别中。

例如，我们可以使用分类模型来将一组邮件分为“垃圾邮件”和“正常邮件”，或将一组图片分为“猫”和“狗”。

什么是回归？

回归是指将一个对象映射到一个连续数值的过程。在机器学习中，回归是指从已知的样本数据中学习一个模型，然后对新的数据进行预测。

一个经典的回归问题是房价预测。我们可以使用回归模型在已知的房价数据中学习，然后将新的房屋特征输入到模型中来预测它的价格。

常用的分类算法

在机器学习中，有多种用于分类的算法，其中比较常见的包括：

• 决策树：基于特征值来做出决策的一组树结构。
• 逻辑回归：使用逻辑函数来估计一个二元变量的概率。
• 支持向量机：通过构建超平面来分离不同类别的数据点。
• 随机森林：使用多个独立的决策树（即一组“森林”）来进行分类。
• 卷积神经网络：一组多层的神经网络，主要用于图像识别和处理。

常用的回归算法

在机器学习中，有多种用于回归的算法，其中比较常见的包括：

• 线性回归：通过一个直线来拟合数据点。
• 支持向量回归：类似于支持向量机，通过构建超平面来拟合数据点。
• 决策树回归：与决策树分类类似，但是用于回归问题。
• 随机森林回归：与随机森林分类类似，但是用于回归问题。

总结

分类和回归是机器学习中最常见的两个任务之一。分类和回归算法各有其优势和适用范围。在选择算法时，需要根据具体问题特点来选择合适的算法。