从期望分析角度分析机器学习中分类和回归的差异？
从期望分析角度来看，机器学习中的分类和回归在目标和输出方面存在差异。
分类问题的目标是将数据点划分到不同的类别中。在期望分析中，分类问题可以被看作是一种决策问题，其中目标是根据输入数据的特征，预测它所属的类别。通过机器学习算法，模型会学习到输入数据与不同类别之间的关系，并用这些关系来进行分类决策。模型的输出是预测的类别标签。
而回归问题的目标是预测一个连续的数值输出。在期望分析中，回归问题可以被看作是一种函数逼近问题，其中目标是通过输入数据的特征，预测出与之对应的连续数值。通过机器学习算法，模型会学习到输入数据与输出值之间的关系，并尽可能准确地预测未知数据的输出。模型的输出是预测的连续数值。
从输出的角度来看，分类问题的输出是离散的类别标签，而回归问题的输出是连续的数值。这种差异导致了分类和回归问题在算法选择、评估指标等方面的不同。
线性回归系数小于-1说明什么问题
线性回归系数小于-1说明该解释变量对被解释变量的影响小。反之，回归系数大，说明该解释变量对被解释变量的影响大。相关系数就是线性相关度的大小，1为（100%）绝对正相关、0为0%、-1为（100%）绝对负相关。在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。
统计学回归分析解决的问题有哪些
1、从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。
2、对关系式的可信程度进行检验。
3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
关于逐步回归分析的问题
逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合，从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中。而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的，而是按照自变量的顺序排的。参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值，而是标准回归系数，表示自变量对因变量影响大小的系数，就是通常模型中的变量系数。因此在模型中剩下的自变量中都是对因变量有显著的影响，而并没有按影响的大小进行排序。
寻找神起回归时表演 昌珉因为耳麦有问题 而大爆发 的那个视屏
- 问题补充： 941132395扣扣的
- 亲说的是1月7日 的回归舞台 就是第一个live的现场 音乐银行的那个Why吧 是耳麦有问题 你吧邮箱留下吧~ 我传给你那天live舞台 因为是高清的 所有优点大哦~希望能解决您的问题。
剑网3关于回归共战buff的问题
- 是不是只要不登陆角色30天就有共战buff？比如我7月4日9点以后就没有再登陆，那是不是8月3日九点以后再登陆就有回归奖励和共战buff？
- 是的，你可以这么做
dnf回归感恩礼盒问题
- 我是今天登的在等十天活动不是没了吗 求大神
- 00，可能从新计算
6.0刚回归老DZ求教各位贼神一些PVP问题
- 先自我介绍下，本贼是十区白骨荒野的一位70年代盗贼，每个版本都会体验一番。最近开6.0，据说盗贼变强了，果断回来玩一玩。刚把军装升到550，屁颠屁颠的跑到ag门口找虐。听说战斗贼不错，就洗了一把战斗。打了不下50场战绩说下吧~(过滤掉一些小白水平玩家和一些娱乐局)本人技术不算高端，中上吧。战士:武器狂暴，一场没输。防战打了5.6把，只赢一场cjq:全败DK:冰，邪恶全输德:猫德打3把，只赢一场，鹌鹑没输过法师:没输过术士:输给一个高端毁灭术，打了20分钟，手都酸了。其他的全赢(痛苦术没看见)暗牧:没输过猎人:55开萨满:增强没输过，元素打过一次输了后来再找他没找到武僧:没输，可能没遇见高端的。本贼三系全会，以前没用过战斗pk，所以目前尝新鲜用战斗天赋问题1:防战怎么搞？？他打我好痛问题2:惩戒骑，他各种回血，有一场打出了他两个无敌，最后还是被耗死了问题3:猫德如何破？有一次章没好，被他直接秒了问题4:难道没有打DK的方法了么？？难道束手就擒？？难道没人赢过DK？问题5:没玩过ss，请教术士的回血技能机制是什么？求指导？万分感谢
- 各位贼神一些
永恒之塔老玩家回归想问问现阶段的一些副本之类的问题
- 一年多没玩了，想问问现在满级的话怎么发展装备？都有哪些简单的副本可以刷？血斗好搞吗？O(∩_∩)O谢谢
- 血斗很容易，但是只能说是过度装。看你什么职业发展装备方向不同。先回答了再说其他吧
十年前，由于经济问题，入狱，现回归社会，前妻已保护孩子为由，不让我看孩子，还说我已经死了，我该怎…
- 十年前，由于经济问题，入狱，现回归社会，前妻已保护孩子为由，不让我看孩子，还说我已经死了，我该怎么办？
- 我觉得你应该和她好好谈谈，比较这事你真不能较真，万一事情闹翻了，影响到孩子就不好了。哥们，我觉得吧，还是好好谈谈吧，毕竟大家都是人，也是能将道理的吧。或者问问孩子的意愿也是可行的。
做logistic回归存在多重共线性问题吗
- logistic回归与多重线性回归一样，在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型。并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归，有些条件仍然是需要考虑的。首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中，要求自变量与因变量符合线性关系。而logistic回归则不同，它要求的是自变量与logit（y）符合线性关系，所谓logit实际上就是ln（P1-P）。也就是说，自变量应与ln（P1-P）呈线性关系。当然，这种情形主要针对多分类变量和连续变量。对于二分类变量就无所谓了，因为两点永远是一条直线。这里举一个例子。某因素y与自变量x之间关系分析，y为二分类变量，x为四分类变量。如果x的四分类直接表示为1，2，3，4。则分析结果为p=0.07，显示对y的影响在0.05水准时无统计学意义，而如果将x作为虚拟变量，以1为参照，产生x2，x3，x4三个变量，重新分析，则结果显示：x2，x3，x4的p值分别为0.08，0.05和0.03。也就是说，尽管2和1相比无统计学意义，但3和1相比，4和1相比，均有统计学意义。为什么会产生如此结果？实际上如果仔细分析一下，就可以发现，因为x与logit（y）并不是呈线性关系。而是呈如下图的关系：这就是导致上述差异的原因。从图中来看，x的4与1相差最大，其次是2，3与1相差最小。实际分析结果也是如此，上述分析中，x2，x3，x4产生的危险度分别为3.1，2.9，3.4。因此，一开始x以1，2，3，4的形式直接与y进行分析，默认的是认为它们与logit（p）呈直线关系，而实际上并非如此，因此掩盖了部分信息，从而导致应有的差异没有被检验出来。而一旦转换为虚拟变量的形式，由于虚拟变量都是二分类的，我们不再需要考虑其与logit（p）的关系，因而显示出了更为精确的结果。最后强调一下，如果你对自变量x与y的关系不清楚，在样本含量允许的条件下，最好转换为虚拟变量的形式，这样不至于出现太大的误差。如果你不清楚应该如何探索他们的关系，也可以采用虚拟变量的形式，比如上述x，如果转换的虚拟变量x2，x3，x4他们的OR值呈直线关系，那x基本上可以直接以1，2，3，4的形式直接与y进行分析。而我们刚才也看到了，x2，x3，x4的危险度分别为3.1，2.9，3.4。并不呈直线关系，所以还是考虑以虚拟变量形式进行分析最好。反正，虚拟变量在logistic回归分析中是非常有利的工具，善于利用可以帮助你探索出很多有用的信息。统计的分析策略是一个探索的过程，只要留心，你就会发现在探索数据关系的过程中充满了乐趣，因为你能发现别人所发现不了的隐藏的信息。希望大家多学点统计分析策略，把统计作为一种艺术，在分析探索中找到乐趣。样本量的估计可能是临床最头疼的一件事了，其实很多的临床研究事前是从来不考虑样本量的，至少我接触的临床研究大都如此。他们大都是想到就开始做，但是事后他们会寻求研究中样本量的依据，尤其是在投文章被审稿人提问之后。可能很少有人想到研究之前还要考虑一下样本够不够的问题。其实这也难怪，临床有临床的特点，很多情况下是很难符合统计学要求的，尤其一些动物试验，可能真的做不了很多。这种情况下确实是很为难的。本篇文章仅是从统计学角度说明logistic回归所需的样本量的大致估计，不涉及临床特殊问题。其实不仅logistic回归，所有的研究一般都需要对样本量事前有一个估计，这样做的目的是为了尽可能地得出阳性结果。比如，你事前没有估计，假设你做了20例，发现是阴性结果。如果事……余下全文
