3.4 softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。3.4.1
一. 思维导图二. 重要概念的笔记1，算法评价算法的优劣：时间复杂度（T(n)=O(f(n)),n为问题规模）和空间复杂度（占用的额外存储空间随问题规模的变化）栈的时间复杂度计算：1.分特殊情况和一般情况 2.将n拆成模块计算2, 普通线性表头插法与尾插法注：头插法建立的表格元素顺序与输入元素顺序相反（可用于链表的逆序）s->next=L->next;
L->next=s;r-
在数据分析或者数据挖掘的时候，经常碰到回归和分类的问题，下面详细说下我对我这两概念的理解。回归一直对为什么叫回归很好奇，百度百科对回归的定义如下： 回归，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。
一直想不懂为什么叫回归，查了一下，大概可能是
转载
2024-05-06 10:03:02
97阅读
损失函数大致分为两类：回归（Regression）和分类（Classification）。回归模型中的三种损失函数包括：均方误差(Mean Square Error, MSE)平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）Huber Loss均方误差(Mean Square Error, MSE)指模型预测值与样本真实值之间距离平方的平均值：其中yi和分别表示第个样本的真实值和预
转载
2024-01-18 19:26:34
124阅读
文章目录逻辑回归损失函数代价函数 按照任务的种类，将任务分为 回归任务和 分类任务。区别：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题，输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题 逻辑回归逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法，是用回归的办法来做分类。用y^表示实际值等于1的机率的话， 应该在0到1之间。在逻辑回归中，我们的输出应该是等于线性函数
转载
2024-04-23 16:30:24
249阅读
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。在实际
转载
2024-03-13 12:10:12
46阅读
回归问题 文章目录回归问题1 问题的引入2 模型的定义3 最小二乘法3.1 最速下降法 1 问题的引入假设一个前提：投入的广告费越多，广告的点击量就越高，进而带来访问量的增加。根据广告费和实际点击量的对应关系数据，可以将这两个变量用下图展示：看着这张图，我们大概“猜测”一下，当广告费 = 200时，点击量会是多少？这很容易想到这样子一个位置，大概500左右。其实这就是机器学习，从数据中进行学习，然
转载
2024-03-27 13:08:53
68阅读
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
转载
2024-08-12 17:01:36
137阅读
一、损失函数概述在深度学习中，损失函数反映模型最后预测结果与实际真值之间的差距，用以分析训练过程的好坏、模型是否收敛等，例如均方误差、交叉熵损失之类。在pytorch中，损失函数可以看做是网络的某一层而放在模型定义中，而实际使用时更偏向于作为功能函数而放到前向传播中。 其中均方误差（MSE）损失主要用于回归任务，公式如下：交叉熵损失主要用于分类任务，其公式为： 目标检测任务为分类+回归，其在基本的
转载
2024-04-07 09:37:55
315阅读
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！ 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的
众所周知，bert预训练有加入了两个下游任务进行训练，分别是next sentence prediction和mask prediction。next sentence prediction：输入[CLS]a[SEP]b[SEP]，预测b是否为a的下一句，即二分类问题；mask prediction：输入[CLS]我 mask 中 mask 天 安 门[SEP]，预测句子的mask，多分类问题一直
转载
2024-05-16 06:59:43
172阅读
文章目录系列文章目录系列教学视频前言1、逻辑回归算法的原理2、损失函数和参数更新总结 前言 在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务；那么这两种任务的区别是什么呢？按照较官方些的说法,输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题,输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题。 举个例子，输入一个人每日的运动时间、睡眠时间、工作时间、饮食等一些特征来
转载
2024-08-11 16:13:46
46阅读
目录
1.回归测试的定义和目的2.触发回归测试的变化3.回归测试的策略4.测试用例库及其维护5.回归测试的测试过程6.回归测试的优缺点及用途7.回归测试在测试中的实践
1. 定义&目的
回归测试(Regression Test)是指在软件项目中，开发人员在修改了软件的代码以修复已经发现的bug后，测试人员在需要重新测试前面已经测试过的内容，以确认此次修改没
转载
2024-03-27 11:27:18
34阅读
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
转载
2024-06-07 11:05:35
223阅读
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
转载
2024-05-01 21:17:37
116阅读
动机BN是在小批数据中用均值和方差归一化，能够保证很深的网络能够收敛，但是BN需要足够大的batch size，比较小的batch对批量数据的统计特征估算不准确，降低BN的batch size 就会提升模型误差。Group的思想有很多：AlexNet将模型部署到两块GPU；ResNeXt测试了depth、width、groups对网络的效果，建议在相似计算消耗的前提下，较大的group
转载
2024-06-28 15:53:53
46阅读
复习笔记1——线性回归和逻辑回归 文章目录复习笔记1——线性回归和逻辑回归一、机器学习基本概念1.1 什么是模型1.2 极大似然估计1.3为啥使用梯度下降法求解1.4 梯度下降法本质1.5 梯度下降的算法调优1.6 归一化的作用1.7 类别特征的表示1.8 组合特征二、线性回归2.1为啥线性回归使用mse做损失函数2.2 常见损失函数2.2.1 MSE和MAE2.2.2 Huber Loss2.2
转载
2024-08-07 12:05:47
65阅读
?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录技术要求使用 AR 语言模型使用 GPT 介绍和训练模型原始 GPT 的继任者Transformer-XLXLNet使用 Seq2Seq 模型T5介绍 BARTAR语言模型训练使用 AR 模型的 NLG使用 sim
转载
2024-06-14 19:37:06
40阅读
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
转载
2024-01-11 09:04:02
437阅读
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
w
转载
2024-09-18 20:31:34
131阅读
