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1、获取方式不同 离散型变量:离散型变量则是通过计数方式取得的,即是对所要统计的对象进行计数,增长量非固定的。连续型变量:连续型变量是一直叠加上去的,增长量可以划分为固定的单位。域不同 离散型变量:离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的。
2、在机器学习的殿堂,这两种变量各有其独特的使命。连续变量在回归任务中大显身手,比如预测一个个体的体重,其值的变化反映出趋势和关联。而离散变量则在分类问题上发挥作用,如手写数字识别,每个类别是独一无二的,非连续的。
3、离散变量:离散变量是指在某个范围内取有限个或可数个数值的变量。它们通常代表着计数或计量问题,只能取离散的整数值,不能取连续的小数值。例如,投掷一枚硬币,结果只能是正面或反面,这就是一个离散变量。连续变量:连续变量是指在某个范围内可以取无限个数值的变量。
4、变量按其数值表现是否连续。连续变量是一直叠加上去的,增长量可以划分为固定的单位,即:1,2,3…… 例如:一个人的身高,他首先长到51,然后才能长到52,53……。
5、离散变量和连续变量的区别如下:连续型变量和离散型变量区别 离散型变量是通过计数方式取得的,即是对所要统计的对象进行计数,增长量非固定的。连续型变量是一直叠加上去的,增长量可以划分为固定的单位。区别举例 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量。
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计划的具体要求。一般包括工作的目的和要求,工作的项目和指标,实施的步骤和措施等,也就是为什么做、做什么、怎么做、做到什么程度。
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