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Deep = Many hidden layers
Neurall Network
Find a function in function set.
Goodness of function
Pick the best function
Backpropagation - Backward Pass(反向传播)
反向的neural network
Regressi
原创
2023-09-12 20:34:28
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前言本人计算机研二，专业带队数学建模，长期更新建模教学，有需要的同学欢迎讨论～本篇文章，本系列学长讲解一部分数学建模常用算法，会陆续更新每个算法的详细实现和使用教程CART － Classification and Regression Trees分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breiman 等提出。分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。CART算
一、逻辑斯蒂回归分类器 逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。 任务描述：以iris数据集（iris）为例进行分析（iris下载地址：http://dblab.xmu.edu.
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2019-12-15 21:44:00
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分类问题： 评估分类器性能的指标一般是分类准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数和总样本数之比，也就是损失函数是0-1损失时候，测试数据集上的准确率。 对于二类分类问题常用的评价指标是精确率与召回率。通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4种情况出现的总数分别记作：TP——将正类预测为正类数 FN——将正类预测为负类数
CART 树简介在上一篇文章中，主要介绍了 ID3 和 C4.5 决策树。它们利用信息增益和信息增益比划分数据集。但是这两种决策树是有缺陷的，即按某特征划分后，该特征将不会在后面的划分中出现。这就导致了划分过于迅速，从而影响分类结果。在这篇文章中将要介绍的 CART（Classification And Regression Tree）树，即分类回归树利用二分策略，有效地避免了划分过于迅速这一问题
由于实践需要，需要学习分类和回归的相关知识1.分类与回归的作用不管是分类，还是回归，其本质是一样的，都是对输入做出预测，并且都是监督学习。说白了，就是根据特征，分析输入的内容，判断它的类别，或者预测其值。2.分类与回归的区别2.1输出不同1.分类问题输出的是物体所属的类别，回归问题输出的是物体的值。2.分类问题输出的值是离散的，回归问题输出的值是连续的注：这个离散和连续不是纯数学意义上的离散和连续
回归与分类 回归和分类的区别：总的来说两个问题本质上都是一致的，就是模型的拟合（匹配）。 分类指的是预测值是有限个离散值的情况；而回归指的是预测值是连续值的情况。使用流程 线性回归和分类问题都有以下几个步骤, 1）如何选取一个合理的模型(线性的，or 非线性的(e.g. 阶跃函数， 高斯函数)). 2）制造一个”“美好”“的误差函数 (可以评估拟合程度，而且还是convex函数)；
逻辑回归是机器学习中经常用到的一种方法，其属于有监督机器学习，逻辑回归的名字虽然带有“回归”二字，但实际上它却属于一种分类方法，本文就介绍一下如何用逻辑回归进行分类。首先还是介绍一下逻辑回归的基本原理。图1. 逻辑函数图形逻辑回归之所以叫“逻辑”，是因为其使用了Logistic函数（也称Sigmoid函数），该函数形式如图2中式（1）所示，图形如图1所示。既然逻辑回归是分类方法，那么我们这里就以最
具体的看链接，感觉都是感性的分析，因为没有严格的界定。 粗糙理解： 输出的是类别，比如明天天气是晴天还是阴天，是分类。 预测一个数值，比如明天气温是多少度，这是回归。 传送门1：【机器学习小常识】“分类” 与 “回归”的概念及区别详解 传送门2：分类与回归区别是什么？ 传送门3：1.4 数据分类问题
原创
2021-11-16 10:11:08
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深度学习的基本问题是：学习一个由x到y的映射f如果y是连续向量，则为回归问题如果y是离散值，则为分类问题如果y是随机变量，则为生成问题为了学习这个映射f，首先要准备好一个映射库然后依据大量的数据，从映射库中搜索最接近目标映射f的假设h这个搜索方法往往称为机器学习算法
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2019-11-10 19:01:00
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分类与回归区别是什么？ - 陶韬的回答 - 知乎 ://.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 作者：陶韬链接：://.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456来源：知
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2021-10-29 10:30:18
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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。
第六章 分类6.1 分类、回归与聚类分类和回归是两种数据分析形式，用于提取描述重要数据类或预测未来的数据趋势的模型。
分类：预测类对象的分类标号（离散值）回归：建立连续函数值模型6.2 分类的应用案例6.3 分类概念分类过程测试集要独立于训练样本集，否则会出现“过分拟合”(overfitting)的情况6.4 常用的分类方法6.4.1 K-近邻给定一个未知样本，k-最近邻分类法搜索模式空间，
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
目录概述分类算法常用算法评估方法常用术语评价指标回归算法常用算法评估方法常用术语评价指标 概述分类算法和回归算法是对真实世界不同建模的方法。分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。其输出是离散的，例如大自然的生物种类划分，邮件分类等。回归方法是一种对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法。其输出是连续的，包括房价预测、股票走势等连续变化的案例。分类的目的是找到决策边界，回
原址 机器学习可以解决很多问题，其中最为重要的两个是 回归与分类。 这两个问题怎么解决， 它们之间又有什么区别呢？ 以下举几个简单的例子，以给大家一个概念 1. 线性回归 回归分析常用于分析两个变量X和Y 之间的关系。 比如 X＝房子大小 和 Y＝房价 之间的关系， X=(公园人流量，公园门票票价）
翻译
2018-07-09 22:46:00
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分类和回归 回归：回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量之间是否相关、相关方向和强度，并简历数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。 分类：对输入矢量以所定义的合适方式进行分类。 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。分类和回归问题之间存在重要差异。 从根本上说，分类是关于预测标签，而回归是关于预测数量。对于如何区分二者，其他回答已经说得
分类与回归是监督学习中的两个主要任务，它们即对应了监督学习中“学习”的部分分类模型与回归模型的本质其实一样。分类模型可将回归模型的输出离散化，回归模型也可将分类模型的输出连续化例如：Linear Recognition 线性回归使用 y = wx + b 的形式，y就是模型的输出，是一个连续值，所以可以用于处理回归问题Logistic Recognition 逻辑回归一般作为分类问题的首选算法，l
学过机器学习的人都听过两个概念：分类与回归，特别的，在YOLO v1中，作者也提到了YOLO之前的物体检测方法通常都转变为了一个分类问题，如 R-CNN、Fast R-CNN 等等。而YOLO将检测变为一个 回归问题。那么这两个概念有什么联系，有什么区别呢？写这篇博客，参考过很多人的简介，不同的人给的回复也不同， 在这里，我把他们汇总一下。重点来啦重点来啦！！！ 分类和回归1、分类与回归是干嘛的？
