分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题为标注问题举个例子： 预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。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 Linea
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2024-03-17 16:50:57
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线性模型——Logistic回归 逻辑回归是一种常用的处理二分类问题的线性模型，可以理解为线性回归与sigmoid函数的结合，需要注意的是，逻辑回归只能处理线性可分的数据集分类问题。 在逻辑回归中，目的是训练出一个模型，使得该模型能够将现有数据集进行分类。既然要实现分类，首先要有类比，以二分类问题为例，也就是将数据集中的样本分为两个类别。对于一个线性可分的数据集，其标签用{0,1}表
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2024-04-18 12:42:28
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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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JSP概述JSP全名为Java Server Pages，即Java服务器页面，是一个简化的Servlet设计，它是由Sun Microsystems公司倡导、许多公司参与一起建立的一种动态网页技术标准。JSP技术有点儿类似ASP技术，它是在传统的网页HTML文件中插入Java程序段和JSP标记，从而形成JSP文件，后缀名为.jsp。用JSP开发的Web应用是跨平台的，既能在Linux下运行，也能
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2024-10-29 19:35:56
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## 非线性回归分类是机器学习吗？
### 1.流程图
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(数据准备)
B --> C(模型选择)
C --> D(训练模型)
D --> E(模型评估)
E --> F(预测结果)
F --> G(结束)
```
### 2.步骤说明
#### 2.1 数据准备
在进行非线性回归分类之前，我们需要准备好相应的数据。一般来说，数
原创
2023-09-10 15:16:44
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分类决策树 回归决策树 What is a Decision Tree ?什么是决策树？Based on the dataset available a decision tree learns the if/else hierarchy which ultimately leads to a decision making. Decision Trees are widely used mod
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2024-08-01 15:19:43
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一般情况下，我们都认为逻辑回归（LR）用来解决二分类问题，模型输出是y=1的概率值。那逻辑回归能否用来做多分类任务呢，答案是肯定的。 这里有两种方法使得逻辑回归能进行多分类任务： 一、将多分类任务拆解成多个二分类任务，利用逻辑回归分类器进行投票求解；
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2024-04-19 15:50:04
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2. 线性模型 (一元一次方程)2.1 线性方程如下直线方程属于·线性方程： 图像可表示为：2.2 线性拟合在实际应用中，输入和输出可以用线性模型进行拟合，称之为线性模型或线性问题（如房屋面积与总价、成年人的身高与体重） 如下图所示：线性拟合就是试图找到一个最优的线性方程，可以最好的匹配当前样本（到所有样本的距离之和最短，误差最小）。若已知样本只有一个自变量与一个因变量，则线性方程可表示为： 线性
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2024-04-26 17:50:43
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逻辑回归采用了回归分析的思想。然而是用来解决分类问题的模型，且通常解决的是二分类问题。逻辑回归是应用最为广泛的模型之一，如金融领域的风险评估、互联网广告点击预测等从线性回归到逻辑回归在线性回归中预测目标y是连续型，且可以写成样本x每一个特征的线性加权形式：y=wTx，其中w为参数向量。 假设我们现在解决
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2024-03-29 11:23:20
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一、图像分类图像分类是图像级别的；语义分割是像素级别的。利用CNN进行图像分类，在卷积和上采样的过程中丢失细节信息，即feature map size逐渐变小，所以不能很好地指出物体的具体轮廓、指出每个像素具体属于哪个物体，无法做到精确的分割。二、FCN针对这个问题，Jonathan Long等人提出了Fully Convolutional Networks（FCN）用于图像语义分割。自从提出后，
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2024-05-25 13:17:47
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我这里不是讲各种神经网络原理的，也不是对哪一种特殊的神经网络进行探讨，我要说的是普遍的本质。现在神经网络可以做语音识别，图像处理，等等，它的功能是很强大的，那我问你，神经网络为什么这么强大？可以处理很复杂的东西。还有，为什么层数越多，每一层的隐含神经元越多，就可以处理越复杂的问题。对于以上问题，学过一点神经网络的都会知道，神经网络其实就是权重，偏移和激活函数。我把神经网络就总结为这三点。。那么为什
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2023-12-18 09:17:46
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分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树，且每个非叶子节点都有两个孩子，所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1。 表1 名称 体温 表面覆盖 胎生 产蛋 能飞 水生 有腿 冬眠 类标记 人 恒温 毛发 是 否
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2024-05-30 21:05:06
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操作系统内核初始化，包括初始化各种硬件，包括内存、网络接口、输入设备等，然后建立各种内部数据结构用于多线程调度和内存管理等；执行第一个应用程序，传统的Linux就是一个Terminal；其实就是提供一个入口可以启动其他应用程序；4. Android启动过程Android系统大多都运行于ARM处理器中，当复位完毕之后，CPU执行的第一条指令一般是位于ROM（一般是Nand Flash）中
## Java监听本质是轮询吗
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意来教你如何实现Java的监听机制，以及解释一下监听本质是否为轮询。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
### 监听机制的流程
监听机制是一种事件驱动的编程模式，用于在特定事件发生时执行一些操作。它的基本流程如下：
1. 注册监听器：首先，我们需要创建一个监听器，并将其注册到我们希望监听的对象上。这个对象可以是任何支持监听
原创
2023-12-30 08:24:38
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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
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2024-03-21 11:26:43
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。
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2024-06-12 23:47:57
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# 背景 在测量中经常会出现多组相关的结果，比如在计算心理学中对同一个任务中的多个对象进行测试的结果，然后需要估计一组参数来建立一个数学模型，用来描述这个测试任务中的行为。可以对每个测试对象进行独立建模（假设其间不具有共性），也可以将所有的测试对象的结果混在一起统一建模。分层建模兼具这两种方式的优点，可以对测试对象的共性进行建模也可以对每个对象独立的参数进
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2024-02-26 22:25:37
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逻辑回归 概述 什么是逻辑回归逻辑回归(Logistic Regression) 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，常用于二分类。逻辑回归因其简单、可并行化、可解释强而受到广泛应用。二分类(也称为逻辑分类)是常见的分类方法，是将一批样本或数据划分到两个类别，例如一次考试，根据成绩可以分为及格、不及格两个类别，如下表所示：姓名成绩分类Jerry861Tom981Lily580………………这就是
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2024-04-15 15:59:26
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第一章 单变量线性回归假设函数代价函数梯度下降线性回归的梯度下降 假设函数 这就是课程中给出的单变量线性假设函数，其实和我们学的y=kx+b没啥区别。代价函数 这个函数的目的就是度量我们的假设函数得到的预测值与训练样本的差距，这里右上角的i就是指第几组训练样本，这里相当于用两者差值平方的一半来计算一组样本的差距，然后把所有样本的差距累加起来球平均值。我们在做这个线性回归的时候的目的
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2024-07-31 13:22:16
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