分類と回帰の違い
この投稿では、分類と回帰の違いを理解します。
分類
-
離散値を出します。
-
データのグループが与えられると、このメソッドはデータを異なるグループにグループ化するのに役立ちます。
-
このグループ化は、さまざまな基準に基づいて行われます。
-
順序付けされていません。
-
マッピング関数は、値を事前定義されたクラスにマッピングするために使用されます。
-
例：決定木、ロジスティック回帰。
回帰
-
連続的な値を提供します。
-
マッピング関数を使用して、値を連続出力にマッピングします。
-
注文しました。
-
従属変数と独立変数があります。
-
最適なラインを見つけようとします。
-
グラフを外挿して、値を見つけて予測しようとします。
-
これは、二乗平均平方根誤差法を使用して行われます。
-
例：回帰ツリー（ランダムフォレスト）、線形回帰
-
アルゴリズムとフローチャートの違い
この投稿では、フローチャートとアルゴリズムの違いを理解しましょう。 アルゴリズム これは、明確に定義された一連のステップとして定義されます。 これらの手順は、手元にある問題を解決する/解決する方法を提供します。 これは体系的で論理的なアプローチであり、手順は段階的に定義されます。 特定の問題の解決策を提供します。 このソリューションはマシンコードに変換され、システムによって実行されて関連する出力が得られます。 多くの単純な操作を組み合わせて、より複雑な操作を形成します。これは、コンピューターによって簡単に実行されます。 アルゴリズムは、自然言語、フローチャートなどを使用して表すことができます
-
BFSとDFSの違い
BFSとDFSはグラフ走査アルゴリズムです。 BFS 幅優先探索（BFS）アルゴリズムは、グラフを横方向に移動し、キューを使用して、反復で行き止まりが発生したときに、次の頂点を取得して検索を開始することを忘れないようにします。 DFS 深さ優先探索（DFS）アルゴリズムは、グラフを深さ方向に移動し、スタックを使用して、反復で行き止まりが発生したときに、次の頂点を取得して検索を開始することを忘れないようにします。 以下は、BFSとDFSの重要な違いです。 Sr。いいえ。 キー BFS DFS 1 定義 BFS、幅優先探索の略です。 DFS、