支持向量机回归预测 支持向量机回归与分类的区别？

支持向量机回归与分类的区别？

分类和回归问题都需要根据训练样本找到实值函数g（x）。回归问题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断出相应的输出y（实数）。

换句话说，y=g（x）用于推断任何输入x的相应输出值。分类问题是：给定一个新模式，根据训练集推断其相应的类别（如：1，-1）。也就是说，用y=sign（g（x））来推断任何输入x对应的类别，综上所述，回归问题和分类问题的本质是一样的，唯一的区别是它们的输出值范围不同。在分类问题中，只有两个值可以作为输出，而在回归问题中，任何实数都可以作为输出。

入门机器学习该如何入手？

作为一名科技工作者和计算机专业教育家，让我来回答这个问题。

首先，机器学习是一个很好的选择。机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一，目前比较流行。而且，由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向密切相关，因此机器学习通常是学习人工智能的第一步。

机器学习本身涉及六大环节，即数据采集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，因此学习机器学习可以从数据采集开始，然后逐步过渡到其他环节。在当今大数据时代，数据收集整理的方式越来越多，获取数据的方式也越来越多。我们可以从基本的数据库技术入手。其实，机器学习作为大数据分析的两种常用方式，大数据领域的从业者往往需要关注机器学习技术。

算法设计是机器学习的核心，因此算法知识的学习是机器学习的重点。学习算法知识可以从基本的常用算法入手，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法需要重点学习。在学习算法的过程中，必须结合具体案例。算法的实现可以使用Python语言。目前，Python广泛应用于机器学习领域。

最后，对于目前的IT行业开发者来说，学习机器学习知识可以重点结合大数据和人工智能平台提供的开发环境，让他们有更好的学习体验，在一定程度上增强自己的实践能力。毕竟，未来大量机器学习的发展离不开平台的支持。

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