1. Lineage逻辑回归分类算法1.1 概述Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法什么是回归：比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再有新数据，我们就以这条线为区分来实现分类。 下图是一个数据集的两组数据，中间
1.英特威、互联网、internet是同一个概念，在平时使用中有不同的说法，网络不等于internet。 2.不管网络怎么分类，最后都要连接到internet。 3.网络的分类 一般来说是按照网络的覆盖范围或作用范围来进行划分的。 （1）第一种类型：局域网 这是我们最常见、应用最广的一种网络。它在计算机数量配置上没有太多的限制，少的可以只有两台，多的可达几百台。 局域网特点：相对来说覆盖的地理范围
感知机的回归分析方法 回归算法：回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归；线性回归就是如何拟合出一条直线最佳匹配所有的数据，逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法。线性回归处理的问题类型与逻辑回归不一致：线性回归处理的是数值问题，预测数字。逻辑回归属于分类算法，预测类别。SVM算法是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻
按照地理覆盖范围：1、局域网（LAN）：覆盖范围较小，一般小于10km的范围，如我们的家庭网络就是一个小型的局域网。 2、城域网（MAN）：覆盖范围比局域网要大，一般在10~100km，覆盖一个城市。 3、广域网（WAN）：不同城市，甚至全国、全球，英特网就是典型的广域网。 覆盖范围：局域网 < 城域网 < 广域网按照拓扑结构：···网络的拓扑结构是指网络中通信线路和站点(计算机或设备
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2024-02-28 08:09:16
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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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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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1.经典神经网络有:2012年提出的AlexNet和2014年提出的VGGNet,结构图分别如下：2.分类与回归：（1）分类(classfication)：就是经过经过一系列的卷积层和池化层之后，再经过全连接层得到样本属于每个类的得分，再用比如softmax分类其对其进行分类；（2）回归（regression）:相当于用一个矩形框来框住要识别的物体,即localization;如下：这里，回归用了
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2023-05-19 09:27:40
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人脸识别、神经风格迁移监督学习：实现检测活体 定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 通俗一点，可以把机器学习理解为我们教机器如何做事情。监督学习的分类：回归(R
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2024-01-04 07:00:18
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分类MLPClassifier参数说明:
hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数
activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu"‘identity’: f(x) = x‘logistic’:f(x) = 1 / (1 + ex
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2023-09-26 16:59:54
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回归与分类是研究变量关系的两种统计学数学模型。是监督学习研究的两个问题。 分类问题的一种实现方式是线性回归，对所有预测结果以某个值为分界。然而，这种方法不够好，因为分类问题不能用线性方程表示。但分类问题依然是回归问题，预测的结果限定在少数离散的结果集中。一、逻辑回归与二分类1、逻辑回归做二分类
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2023-10-18 17:51:18
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1、逻辑回归 理解逻辑回归是理解BP神经网络的关键，逻辑回归相当于是BP神经网络的最后一层，也就是输出层（BP神经网络用于二分类问题）。下面给出逻辑回归的简单推导过程：公式中已经默认Z=WX+b，损失函数使用交叉熵损失函数修正：W导数中的X应该增加转置上面推导假设一次训练一个样本，如果训练多个样本，最后公式略有不同。由于求导、链式法则的应用都是Element-
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2023-07-04 17:40:07
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文章目录数据增强卷积神经网络的发展LeNetAlexNetVGGNetReseNet分类网络的实现模型训练损失函数优化器学习率训练与验证模型展示多标签分类验证码生成模型搭建模型训练验证码识别 数据增强数据增强是一种在训练模型过程中用于提高样本多样性，增强模型泛化能力的手段。在对图像进行数据增强时，必须保留图像中与标签对应的关键信息。使用了两种数据增强手段：随机裁剪和随机翻转。其中随机裁剪是先在图
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2023-11-09 08:41:10
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这篇我们将开始介绍神经网络的基础：逻辑回归（Logistic Regression）。通过对逻辑回归模型结构的分析，为我们后面学习神经网络模型打下基础。 主要内容： 1、二分类问题；2、逻辑回归及其对应的代价函数形式；3、用计算图描述神经网络的正向、反向传播过程；4、在逻辑回归中使用梯度下降算法。1. Binary Classification逻辑回归模型一般用来解决二分类问题。 二分类指的
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2023-11-23 15:50:07
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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
使用Excel中的数据分析功能完数据分类。请在“父母子女身高”数据集（高尔顿数据集）基础上利用线性回归做出科学分析。 1）选取父子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等，判断回归方程是否成立。 现在如果有一个新家庭的数据，已知父亲身高75英寸，请测算儿子的身高为多少？ 2）选取母子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等，判断回归方程是
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2024-08-13 16:48:32
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Spark MLlib中分类和回归算法：-分类算法： pyspark.mllib.classification &
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2024-07-03 20:27:51
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在机器学习中，我们会使用二分类算法的Many-vs-Many（多对多）和One-vs-Rest（一对多）模式来进行多分类。其中，OvR是指将多个标签类别中的一类作为类别1，其他所有类别作为类别0，分别建立多 个二分类模型，综合得出多分类结果的方法。MvM是指把好几个标签类作为1，剩下的几个标签类别作为0，同样分别建立多个二分类模型来得出多分类结
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2023-10-08 11:17:04
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Pytorch总结三之 softmax回归用于分类问题在另⼀类情景中，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。1. softmax 回归1.1
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2023-08-08 14:35:44
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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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线性模型即用线性代数中的线性方程表示一个模型，诸如fx=wTx+b的形式。其中训练得出w和b后，模型就得以确认。其中w其实就是代表各个属性的权重值。线性模型有三种任务，分别为回归任务、二分类任务和多分类任务。1.线性回归试图学得fx=wTx+b ≈ y y即实际值。在输出的所有（w，b）中，采用均方误差最小的原则来选取最好的性能度量。更一般的情形是如本节开头的数据集D，样例由fxi=wTxi+b是
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2024-04-30 22:27:31
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