Python 分类技术

分类技术(或分类法)是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法(learningalgorithm)确定分类模型，该模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系，学习算法得到的模型不仅要很好地拟合输入数据，还要能够正确的预测未知样本的类标号。因此，训练算法的主要目标就是建立具有很好泛化能力模型，即建立能够准确的预测未知样本类标号的模型。

那我们首先说一下分类与回归的区别。

回归(regression)

回归问题的应用场景(预测的结果是连续的，例如预测明天的温度：23,24,25度等等)

所以说回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价，未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为501元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR)。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要softmax函数的，而是直接对前一层累加即可。回归是对真实值的一种逼近预测。

分类(classification)

分类问题的应用场景(预测的结果是离散的，例如预测明天天气：阴，晴，雨等等)

例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类通常是建立在回归之上，分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别。分类并没有逼近的概念，最终正确结果只有一个，错误的就是错误的，不会有相近的概念。最常见的分类方法是逻辑回归，或者叫逻辑分类。

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