支持向量回归机原理 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。
java开发，转大数据好还是机器学习？
谢谢。我建议转向大数据。
我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。
此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。
目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。
最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。
Java程序员可以转换到人工智能领域吗？
首先，你需要数学基础：高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学、数值分析
其次，你需要算法的积累：人工神经网络、支持向量机、，遗传算法和其他算法；当然，在各个领域也需要算法，比如SLA研究，如果你想让机器人在定位环境M中导航和建立自己的地图，总之，很多算法需要时间积累；
那么，你至少需要掌握一种编程语言。毕竟，算法的实现还需要编程；如果你深入到硬件，一些基础的电气课程是必不可少的；
人工智能一般需要研究生来学习，这门课程只是简单的一瞥。毕竟，必修的基础课太多了。
支持向量回归机原理 SVR支持向量回归 最小二乘支持向量回归
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