分类、回归问题都是监督学习，本质都是对输入做出预测，都要建立映射关系。分类问题输出的是物体所属的类别（瓜是好瓜吗），回归问题输出的是数值（瓜会卖到多少钱）。聚类是无监督学习一.分类问题分类问题输出的是物体所属的类别，即输出结果是：“好瓜/坏瓜”、“晴天/阴天/雨天”...，分类问题输出的值是定性的，目的是为了寻找决策边界。单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和
分类问题与回归问题分类与回归一、分类问题1.1分类性能度量：（1）准确率（accuracy）*（2）精确率（percision）*（3）召回率（recall）/灵敏度（sensitivity）（4）P-R曲线P-R曲线的绘制（5）F值（6）ROC曲线绘制ROC曲线AUC（area under curve）1.2 分类性能可视化（1）混淆矩阵（Confusion matrix）（2）分类报告（Cl
1. 使用回归进行分类机器学习中分类是指输入一个样本点，输出这个样本点所属的类别，预测的是一个离散值，如类别（1，2）。 而回归问题是输入一个样本点，预测一个值，这个值是连续值，可以介于\([1,2]\)之间。以二分类问题为例，我们可不可以通过回归的方法来进行分类呢？比如输入一个样本点，如果是第1类，就让他输出1，如果是第2类就输出-1。通过线性回归的损失函数\(\frac{1}{m}\sum_{
回归问题和分类问题的区别回归问题 用一个经典的问题来解释：假设你想买房子，手头上仅有的是之前出售的房子的占地面积大小和房子的价格，你想凭借手头上的这些数据来买一套不错的房子，那么你仅有的关于房子的信息是房子的占地大小，也就是就一个特征，那么这样的问题被称为单一特征回归问题。 再假设一下，还是买房子，如果此时你手头上除了房子的占地大小这一个信息之外，还有房子邻街的距离、房子的高度、房子的周围的环境等
今日分享：逻辑回归基础理论一：理论简述逻辑回归从名字上看像是回归预测算法，但其实是一种二分类算法。简单来说逻辑回归是在线性回归的基础上将回归预测值通过sigmod函数映射为一个在区间[0,1]之间的概率值，0.5作为分割阈值，大于阈值的归为一类，小于阈值的归为另一类，于是便实现了二分类。上述这个公式眼熟吧，就是一般线性回归函数，假设输入单个样本，便得到其预测值sigmoid函数公式sigmoid函
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Y，Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。监督学习从分类中，利用学习
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2022-09-09 00:42:12
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# Python转化为分类变量
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要处理各种类型的数据。其中一种常见的数据类型是分类变量。分类变量是指具有有限数量的不同取值的变量，比如性别（男、女）、颜色（红、绿、蓝）等。在Python中，我们可以使用不同的方法来将数据转化为分类变量，并进行相应的分析和建模。
## 1. 使用整数编码
最简单的方法是将分类变量转化为整数编码。我们可以为每个类别分配一个唯一
原创
2023-07-16 12:27:52
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线性回归问题可以利用最小二乘法来确定误差，通过使误差最小化来确定线性方程的系数，而最小化可以通过求导来确定。非线性方程可以通过变量替换等方式转化为线性方程广义线性模型可以用于对离散取值变量进行回归建模，在广义线性模型中，因变量Y的变化速率是Y均值的一个函数，常见的广义线性模型有：对数回归：利用一些实际发生的概率作为自变量所建立的线性回归模型泊松回归模型：主要是描述数据出现次数的模型，因为它们常常表
线性回归 逻辑回归 分类问题的区别 一、总结 一句话总结： 回归算法：线性回归是一种基本的回归算法，当给出相应的训练集后，通过线性回归来寻找合适参数θ（向量）使得Hypothesis函数的Cost function最小。 分类算
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2020-10-02 15:36:00
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作者：1直在路上1因为用树模型太习以为常了，以至于看到这个标题很容易觉得这很显然。但越简单的东西越容易出现知识盲区，仔细想一下好像确实有点疑问：GBDT 用的是回归树，是如何做的分类呢？- 作者：1直在路上1- 一 简介GBDT 在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，GBDT 在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个效果确实挺不错；既
逻辑回归解决多分类问题第一种方式：从类别入手1、OVO(one vs one)2、OVR(One Vs Rest)第二种方法：从算法入手 传统的逻辑回归只能处理二分类问题，对于多分类任务，主要有如下两种方案。第一种方式：从类别入手1、OVO(one vs one)某个分类算法有N类，将某一类和另一类比较作为二分类问题，总共可分为种不同的二分类模型，给定一个新的样本点，求出每种二分类对应的概率，概
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2023-06-05 16:13:35
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如下代码：public class Example034 {
public static void main(String[] args) {
int count = 0;
int start = 2
原创
2015-01-11 16:27:48
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利用RNN模型训练MNIST数据集，训练20次后正确率达到了98%。目前还处于RNN模型学习初级阶段 目录一、数据集下载与预处理二、模型定义三、设置相关参数与模型初步训练四、模型检验五、代码汇总 一、数据集下载与预处理可以直接在pycharm里下载数据集，速度还挺快的。train_sets = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=
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
1.引言在深度学习领域中，损失函数定义了模型的预测与目标值之间的距离。因此我们必须正确地选择它，只有这样所有的参数才会根据其值进行更新。损失函数的选择取决于模型的设计。在这篇文章中，我们主要讨论两种常见的的任务，即回归和分类。2.回归损失这里我们首先从损失函数的计算公式以及其背后的数学知识开始讲起。接着，我们提供一些可视化的例子，来将理论知识变得更清晰，方便我们对其有更深入的理解。2.1 MSE
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
前几天面试了一个互联网小公司的算法岗，结果面试官避开了所有的应用项目问题的考察转向对我理论只是的考察
原创
2022-12-19 18:44:47
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损失函数作为建模的一个重要环节，一个针对模型、数据集都合适的损失函数对于建模的好坏至关重要，现查询相关资料，将常见的分类、回归损失函数及常用的 Tensorflow 代码总结于此，仅用于学习交流。常见回归和分类损失函数比较损失函数的定义为 ，衡量真实值 和预测值 之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 ，在分类问题中则为 。
1. 什么是回归？分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续型数据的预测。回归分析是一种预测建模技术，研究因变量和自变量之间的关系，如销售量预测或制造缺陷预测等，下图中的红线表示的就是回归曲线。 回归不同于分类和聚类，他们的区别可以用下图形象的表达出来。 2. 回归模型这里使用sklearn进行代码实现，如果想手动实现的话，可以看《机器学习实战》，那本书有部分
机器学习基础（二）文章目录机器学习基础（二）3.2 分类算法的评估方法3.3 正确率能很好的评估分类算法吗3.4 什么样的分类器列（一...
