梯度提升和梯度下降的区别（梯度下降中的梯度是什么）
梯度提升和梯度下降的区别（梯度下降中的梯度是什么）1 请问线性回归和线性分类在输出上的区别是什么 参考答案 线性回归输出是一个连续的实数 线性分类输出是一个离散的类别 详细解析 线性回归 的输出是连续的实数值 适用于预测数量 时间等连续变量 线性分类 的输出是离散的类别标签 适用于分类问题 如二元分类或多分类任务 还有以下几点区别 1 输出形式 线性回归 直接输出一个连续数值 没有经过任何转换 线性分类
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请问线性回归和线性分类在输出上的区别是什么？
参考答案：
线性回归输出是一个连续的实数，线性分类输出是一个离散的类别。
详细解析：
线性回归的输出是连续的实数值，适用于预测数量、时间等连续变量。
线性分类的输出是离散的类别标签，适用于分类问题，如二元分类或多分类任务。
还有以下几点区别：
（1）输出形式：
线性回归直接输出一个连续数值，没有经过任何转换。
线性分类的输出是通过某种概率函数（如 sigmoid 或 softmax）得到的概率值，最后将概率值映射为离散的类别标签。
（2）例子：
线性回归例子：预测一个房子的价格，输入是房子的面积、房间数量等特征，输出是房子的价格，可能是 300,000 元，500,000 元等。
线性分类例子：判断一个邮件是否是垃圾邮件，输入是邮件的词汇特征，输出是一个离散的标签，如 0（非垃圾邮件）或 1（垃圾邮件）。
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请简单谈谈对特征(feature)的理解，可以以房价预测为例子简述。
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