一、网络分类1.按覆盖范围分类局域网（LAN）城域网（MAN）广域网（WAN）2.按拓扑结构分类总线型（安装方便、成本低、共享带宽）环型（安装容易、容量有限、不怎么使用了）星型（使用较多）树型（使用较多）3.按照传输截止分类双绞线（有效传输距离100米）
直通线（不同类型设备连接使用：计算机PC-交换机Switch，交换机Switch-路由器Router）交叉线全返线（console线，配置
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2024-09-18 16:04:55
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近期在学习李航老师著作的《统计学习方法》，根据书中所述内容，同时综合了网上总结的较好的知乎和博客，对分类、标注、回归三类问题的定义与区别进行整理，同时对三类问题的区别进行总结，尤其是分类问题与回归问题的区别。 1.分类问题分类问题是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，称为分类器（clas
Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。本节要介绍的最新网络结构——EfficientNet，就是一种标准化模型扩展的结果。通过下面这张图，我们可以直观的感受一下EfficientNet B
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2024-09-20 18:15:27
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有监督学习(Supervised learning)是一种有示教信号的学习方法，也就是已知一部分数据及其相应的标签(Label)，然后建立模型并选取相应的损失函数(Loss function)，通过最小化损失函数的方法得到最优模型参数，其中，最小化损失函数的过程就是训练过程。 图2 监督学习训练过程 有监督学习一般用于解决两类问题：回归问题(Regression)和分类问题(Class
# 深度学习中的分类与回归初探
深度学习是机器学习的一个重要分支，广泛应用于分类和回归问题。对于初学者来说，了解整个流程以及每一步的实现是非常关键的。在这篇文章中，我们将探讨深度学习中分类和回归的基本流程，并提供相应的代码示例。
## 整体流程图
我们可以将深度学习的分类与回归流程概述为以下几个重要步骤：
| 步骤 | 描述
分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。举几个例子:1. Logistic Regression 和 Linear Regression：Linear Regression： 输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。Logistic Regression：把上面的 wx+b 通过 sigmoid函数映射到(0,1)上，并划分一个阈值，大于阈值的分为一
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2024-06-11 15:56:19
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提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升算法。每个基本分类器的预测结果并不是最终结果，仅仅是最终结果的一个累加量。算法简介上一篇博客讲到，提升算法需要解决两个基本问题：更改训练数据集或更改训练数据集的权重，以便下一基本分类器预测。各个基本分类器之间如何线性组合 。 以CART回归树为例，其解决这两个问题的方法就是：以上一轮的组合树预测结果的残差作为当前的训练数据集y。对回归而言，平方误差逐渐减小
第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)4.1深层神经网络（Deep L-layer neural network）严格来说，逻辑回归也是一个一层的神经网络。有一个隐藏层的神经网络就是一个两层神经网络。计算神经网络时不计入输入层，只计隐藏层和输出层。 有些函数只有深层的神经网络可以学会，对于任何给定的问题很难提前预测到底需要多深的神经网络，
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2023-08-30 16:33:54
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RCNN=R+CNN 定义： R:Region Proposal(候选区域)； CNN:Convolutional Neural Network(卷积神经网络)； 作用： R:用于解决定位问题； CNN:用于解决识别问题；定位的问题的解决思路？ 思路一：看作回归(Regression)问题 目的：预测出(x,y,w,h)四个参数的值，从而得出方框的位置。 步骤一：搭建一个识别图像的人
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2024-01-10 20:25:40
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# 深度学习回归问题的探讨与实践
## 引言
深度学习作为现代人工智能的核心技术之一，在图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了显著的成功。与分类问题相比，回归问题更加关注数据间的连贯性与数值预测。本文将深入探讨深度学习中的回归问题，并给出相关的代码示例，以帮助读者更好地理解其应用与实现。
## 回归问题概述
回归问题的本质在于预测一个连续的数值输出，而不是将输入数据分到某个类别中
分类和回归联系：本质都是一样的，对输入做预测，都是监督学习，即根据特征，分析输入的内容，判断它的类别，或者预测其值分类和回归区别：1.输出不同：分类输出的值是离散的，回归输出的值是连续的；（但不是严格意义上数学的连续和离散）分类输出物体的所属类别，回归输出物体的值；分类输出的值是定性的，回归输出的值是定量的；2.目的不同：分类是为了寻找决策边界，回归是为了找到最优拟合3.结果不同：分类问题结果对就
原创
2022-04-20 17:53:32
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深度学习是当前人工智能领域中一个非常流行的研究方向，而回归问题则是深度学习中的一个重要应用场景。无论是预测房价、股票走势还是天气状况，回归问题都扮演着不可或缺的角色。在本文中，我将详细描述如何通过深度学习来解决回归问题，路径从环境配置到生态集成，逐步展开，确保大家能在这个过程中收获颇丰。
### 环境配置
要开始我们的深度学习回归任务，首先需要配置正确的环境。这里我准备了一张思维导图，囊括了安
系列文章，从文本分类问题的定义开始，主要讲解文本分类系统的构成，主流的统计学习方法以及较为优秀的SVM算法及其改进。一个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（……）。注意这
情景一：目标不明确，导致主管事后评价有压力，排名结果会受到下属的挑战；情景二：目标下级不认可，达成无保证，最终将导致团队整体目标难以实现；说出你的目标，让每个人都有正确的目标制定目标步骤：目标设定、目标分解、目标沟通第一部分：目标设定 目标设定经常出现的问题：1.缺乏挑战；2衡量标准不明确；3过于关注短期目标；4脱离五年规划；5行动路径不清晰，目标达成
Softmax和CrossEntropyLoss的重复问题：如果在模型中手动添加了Softmax层，而损失函数用的是CrossEntropyLoss，可能会导致不收敛问题。CrossEntropyLoss内部已经包含了Softmax，因此不需要在模型中手动应用Softmax。输出层的直接得分会被CrossEntropyLoss处理为概率分布。调整方案可以将模型中的Softmax层去掉，并确保标签的
1. 神经网络概念首先我们要了解神经网络的形式，之所以被叫做神经网络，是因为它的工作原理和人的大脑神经相似。 这是一个房屋预测的案例，我们输入房屋的大小，卧室的个数，邮政编码，财富，经过神经元的一系列计算，得到预测值price（房屋的价格）2. 前向传播和反向传播1.1. 前向传播假设我们有个神经网络，有这样一个代价函数 前向传播就是下面的蓝色的线，可以简单理解为输入数据求出输出值1.2. 反向传
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2023-09-18 12:49:59
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Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation作者：Huan Fu、 Mingming Gong 、Chaohui Wang 、Kayhan Batmanghelich 、Dacheng Tao摘要：单目景深估计是一个不适定问题，在理解三维场景几何中起着至关重要的作用。近年来，通过从深卷积神经网络（DCNNs）中挖掘图像
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2024-01-21 23:30:50
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本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法~
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。目录1 写在前面2 代码分解介绍2.1 准备工作2.2 参数配置2.3 数据导入与数据划分2.4 联合分布图绘制2.5 因变量分离与数据标准化2.6 原有模型
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2023-12-22 20:34:08
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# 深度学习基础：任务分类、回归与预测
深度学习是机器学习的一个重要分支，通过模拟人脑神经元的连接结构，帮助我们发现数据中的深层次特征和模式。随着越来越多的应用场景退出，理解深度学习的基本任务成为尤为重要的环节。在本文中，我们将讨论深度学习中的任务分类、回归和预测，并通过示例代码进行说明。
## 任务分类
任务分类是指将输入数据分配到预定义类别的过程。例如，在图像分类中，我们可能会将图片分为
回归问题是一种常见的监督机器学习任务，在很多领域均有广泛应用。其典型应用包括销量预测、库存预测、股票价格预测、天气预测等。本问将讨论线性回归，包括线性回归模型的目标函数（损失函数和正则函数）、线性回归模型的优化求解、回归任务的性能指标、线性回归模型的超参数调优以及使用sklearn实现线性回归模型的应用案例。线性回归简介回归分析：回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变
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2023-10-28 14:52:49
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