分类和回归的组合

分类和回归是机器学习中两种常见的任务类型。

1. 分类（Classification）： 分类是一种监督学习任务，旨在将数据样本划分到预定义的类别中。分类问题的目标是根据已知的特征和标签，构建一个模型来预测新样本的类别。常见的分类算法包括决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归、朴素贝叶斯等。

应用场景：

• 垃圾邮件过滤：将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
• 图像识别：将图像分类为不同的物体或场景。
• 情感分析：将文本分类为正面、负面或中性情感。

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1. 回归（Regression）： 回归也是一种监督学习任务，用于预测连续型变量的值。回归问题的目标是根据已知的特征和标签，构建一个模型来预测新样本的数值。常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归（SVR）、决策树回归等。

应用场景：

• 房价预测：根据房屋的特征（如面积、地理位置等），预测其价格。
• 销量预测：根据历史销售数据和其他因素，预测未来产品的销量。
• 股票价格预测：根据历史股票数据和市场因素，预测股票的价格走势。

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• 腾讯云数据分析（https://cloud.tencent.com/product/dla）
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总结： 分类和回归是机器学习中常见的任务类型，分类用于将数据样本划分到预定义的类别中，回归用于预测连续型变量的值。腾讯云提供了多个相关产品和服务，可用于支持分类和回归任务的开发和部署。