假设回归和分类的区别在于问题(或模型)的输出是连续还是离散, 或许可以这么理解: 以logistic回归方法为例, 它解决的是分类问题, 使用的模型是(对数)回归模型. 所以logistic回归方法是用回归模型解决分类问题.

【 在 gloop 的大作中提到: 】
: 深度学习里面回归和分类没太大本质的区别。做回归的网络稍微改一改就能做分类，做分类的网络稍微改一改就能做回归。不必纠结这些问题。
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