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Comparing Classification and Regression - Intro to Machine Learning

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    这里是对分类和回归的快速比较
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    我们会详细讨论我在这里写下的所有内容
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    但我想进行简单的概述
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    让你了解本节课要注意哪些方面
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    我要谈的第一点是算法的输出类型
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    正如你所知 对于监督分类
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    类标签的形式是离散的
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    对于回归则是持续的
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    这基本上表示你将使用回归预测数字
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    下一个问题非常重要 它就是
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    在执行分类或回归时 你真正尝试查找的是什么?
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    在分类情况中 答案通常是决策边界
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    根据点相对于决策边界的位置
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    你可以为其赋予一个类标签
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    使用回归时 我们尝试查找的是通常
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    一个称为最优拟合线的东西
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    这是拟合数据的线条 而不是描述数据的边界
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    这在接下来几个视频中会更有意义
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    我要谈的最后一点是
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    如何评估进行监督分类时 我们通常会使用查准率作为指标
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    即它会获取正确的类标签还是不在测试集上的类标签
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    对于回归 我们将谈论一些不同的评估指标
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    其中一个称为误差平方和
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    另一个称为 R 平方
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    我会在课程中间时段详细介绍这两种指标
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    我希望你在这节课中学到的主要内容是
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    尽管回归与监督分类不完全相同
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    但你已经了解的有关监督分类的许多内容都
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    在回归中有直接类比
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    所以 你应该把回归视为不同类型的监督学习
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    而不是需要从头开始学习的全新主题
Title:
Comparing Classification and Regression - Intro to Machine Learning
Description:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
ud120 - Intro to Machine Learning
Duration:
01:37

Chinese, Simplified subtitles

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