分类、回归问题的不同首先解释一下回归问题，分类问题的不同点。回归问题预测的结果是连续的值，而分类问题的预测结果是离散的。拿支持向量机举个例子，分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出y（实数）是多少。也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对
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2024-05-09 20:26:59
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一、 摘要数据增强是提高深度网络性能的有效方法。不幸的是，当前的方法主要是针对高层视觉任务(例如分类)，很少研究低层视觉任务(图像恢复)。在本文中，我们对应用于超分辨率任务的现有增强方法进行了全面分析。我们发现丢弃或调整像素及特征的现有方法过多地阻碍了图像恢复，因为空间关系非常重要。根据我们的分析，我们建议使用 CutBlur，剪切低分辨率的补丁并将其粘贴到相应的高分辨率图像区域，反之亦
之前在“为什么学习线性代数”中宽泛地谈过我们需要矩阵的原因，本文这里再介绍一个我们课程《监督式学习》中通过矩阵来提升运算效率的例子。先简单介绍下，之前在“如何理解线性回归”中介绍过线性回归的方法（简称为“老方法”），当特征较多时老方法效率很低（比如下文会提到的波士顿房价数据集），修改为矩阵算法之后效率会提高非常多倍：下面就来解释其中的细节，文中有一些复杂的公式，忽略应该也不会影响理解大意。1 线性
分类logistic 回归算法用了一个Logistic Function将线性回归的连续值映射到了{0,1}空间，类似得到事件发生概率值，让自变量的分布和伯努利分布联系起来logistic 回归算法使用的是特征的线性组合，最终得到的分隔超平面属于线性模型，只能处理线性可分的二分类问题。优化Logistic Regression算法的优化有两种：对特征进行处理，如核方法，将线性可分的问题转换为近似线
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2024-05-01 21:17:37
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一.概况定义是推荐中最核心的算法之一对每次广告的点击情况做出预测，预测用户是点击还是不点击就是预测点击与否的而分类算法，成功的关键之一就是样本的准确性对于正样本，一般可发挥的空间不是很大，最多就是卡一个停留时长，将属于误点击的正样本剔除对于负样本，CTR预估是非常讲究真实负样本的，即一定是给用户真实曝光过而被用户忽略的item，才能作为负样本作用CTR是为广告排序用的，而排序是竞价广告的核心，连接
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2024-03-20 14:31:06
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简单来讲，分类任务 和 回归任务 的区别在于 需要预测的值的类型：回归任务，是对 连续值 进行预测（比如 多少）；分类任务，是对 离散值 进行预测（比如 是不是，属不属于，或者 属于哪一类）。比如，预测 明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测 明天会不会下雨，就是一个分类任务。分类模型 和 回归模型 本质上是一样的。分类模型可将回归模型的输出离散化（下面例子1. 2. 4. 5.），回归模型也
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2024-01-11 09:04:02
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分类问题分类是一种基于一个或多个自变量确定因变量所属类别的技术。 分类用于预测离散响应逻辑回归逻辑回归类似于线性回归，适用于因变量不是一个数值字的情况 (例如，一个“是/否”的响应)。它虽然被称为回归，但却是基于根据回归的分类，将因变量分为两类。如上所述，逻辑回归用于预测二分类的输出。例如，如果信用卡公司构建一个模型来决定是否通过向客户的发行信用卡申请，它将预测客户的信用卡是否会“违约”
机器学习专题机器学习三要素模式识别 贝叶斯推导机器学习训练的套路考试前千万不要背书你以为好好学习就可以考好了？ 你以为好好学习就可以考好了？机器学习专题进度条回归与分类的本质区别那么能否利用回归问题做分类任务呢？如何利用线性模型更好的做分类任务？如何确定
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2024-09-18 20:31:34
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目录一.分类和回归任务的区别二.逻辑回归不是回归 三.如果是你,你要怎么做四.把回归函数掰弯五.选定阈值六.最大似然估计七.求解交叉熵损失函数八.总结一.分类和回归任务的区别我们可以按照任务的种类,将任务分为回归任务和分类任务.那这两者的区别是什么呢?按照较官方些的说法,输入变量与
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2024-08-12 17:01:36
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算法概述CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类、回归方法。它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。分类树如果目标变量是离散变量，则是classfication Tree。分类树是使用
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2024-03-28 11:32:59
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动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据系列:动手学深度学习 图像分类数据集(一) Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据集(三) softmax回归的简洁实现本文的内容是介绍如何从零开始使用softmax回归完成对Fashion-MNIST的
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2024-06-07 11:05:35
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看了几位大神写的博客，对逻辑回归有了更深刻的理解，因此在这里简单记录一下自己的一些看法，当作笔记1、逻辑回归优势：1、逻辑回归对线性关系的拟合效果很好2、逻辑回归计算快3、逻辑回归返回概率，很适合于金融的信用评分，可以依据概率来给出对应的评分4、逻辑回归抗噪能力强缺点：1、不适用于于非线性模型 详细介绍： 逻辑回归一般用于分类问题，而且多用于二分类
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2024-04-19 09:06:26
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逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储
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2024-05-19 08:25:32
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文章目录前言代码及原文链接主要的点如何进行图像恢复README 前言关于扩散模型以及条件扩散模型的介绍，大家可以前往我的上一篇博客：扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码。SR3是利用扩散模型进行图像超分辨率研究的，它在使用低分辨率图像作为条件来进行反向采样时先将低分辨率图像直接上采样到高分辨率图像。因此，它通过一些改进可以作为图像恢复这
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2024-04-21 14:43:24
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? Author ：Horizon John✨ 编程技巧篇：各种操作小结? 机器视觉篇：会变魔术 OpenCV? 深度学习篇：简单入门 PyTorch? 神经网络篇：经典网络模型? 算法篇：再忙也别忘了 LeetCode [ 图像分类 ] 经典网络模型4——ResNet 详解与复现? Residual Network? ResNet 详解? 残差网络? Residual Block? ResNe
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2024-07-10 13:27:06
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【火炉炼AI】机器学习009-用逻辑回归分类器解决多分类问题【本文所使用的Python库和版本号】: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 前面的【火炉炼AI】机器学习008已经讲解了用简单线性分类器解决二分类问题，但是对于多分类问题，我们该怎么办了？此处介绍一种用于解决多分类问题的分类器：逻辑回归。虽然名称中
文章目录1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.1 逻辑回归的应用2. 逻辑回归分类的演示完整代码3. 基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践 1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，
1. 自回归机制 在基于Transformer和其他许多序列到序列学习架构的神经机器翻译系统（其他任务具有类似的规律）中，解码器采用自回归机制来逐词生成目标语言句子。具体来说，对于每个时间步t，解码器会利用以下两部分信息来预测第t个目标词：先前生成的单词：解码器会把到目前为止生成的所有目标语言单词作为输入，但每次预测时只使用
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2024-09-30 20:31:41
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常用排序算法原理简介及C实现排序可能是接触最早而又直到现在仍然感觉魅力无穷的算法了，总结了一下十几种排序算法(都以升序为例)。参考了很多大大写的文章，大都是百度算法搜索出来的，感谢@百度目录冒泡排序选择排序插入排序希尔排序快速排序归并排序地精排序鸡尾酒排序奇偶排序堆排序梳排序圈排序基数排序（LSD） 冒泡排序步骤:将数列从第1位开始遍历至第N-1位，每次比较当前位与后一位大小并排好序。这样1遍之后
1.基础神经网络： 输入向量ｘ，权重向量w， 偏置标量b， 激活函数sigmoid（增加非线性度） 优化手段： 梯度下降优化， BP向后传播（链式规则） 梯度下降优化：&nbs
