1、什么是分类问题，什么是回归问题？区别在哪里？有没有联系？ 分类问题：是对输入数据求一个具体的值，例如简单的二分类，只存在两种情况，要么在参考直线的左边，要么在参考直线的右边，根据外表特征预测一个人是男还是女。 回归问题：是对输入数据求一个逼近真实结果的几率，比如预测高考结果能上清华北大的几率。 ...
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2017-07-11 19:32:10
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上一篇教程中我们介绍了怎样使用OpenCv封装的FaceRecognizer类实现简单的人脸性别识别，这里我们为大家提供第二种主要的性别识别手段——支持向量机（SVM）。 支持向量机在解决二分类问题方面有着强大的威力（当然也能够解决多分类问题）。性别识别是典型的二分类模式识别问题，因此非常适合用SV ...
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2017-07-09 21:52:58
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贝叶斯公式描写叙述的是一组条件概率之间相互转化的关系。 在机器学习中。贝叶斯公式能够应用在分类问题上。这篇文章是基于自己的学习所整理。并利用一个垃圾邮件分类的样例来加深对于理论的理解。 这里我们来解释一下朴素这个词的含义： 1）各个特征是相互独立的，各个特征出现与其出现的顺序无关； 2）各个特征地位 ...
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2017-07-08 19:46:10
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导读： 分类问题是机器学习应用中的常见问题，而二分类问题是其中的典型，例如垃圾邮件的识别。本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集，从对数据集进行探索，数据预处理和特征工程，到学习模型的评估与选择，较为完整的展示了解决分类问题的大致流程。文中包含了一些常见问题的处理方式，例如缺失值的处理、非数 ...
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2017-07-01 12:43:10
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全称 perceptron learning algrithm 用武之地 二值分类问题，资料线性可分 算法核心（以二维平面为例） 找到一条直线wTx=0，一边全为+1，另一边全为-1。找到了这条线（即，向量w）就得到了分类器。 如何找到这条线？ 每次选取分类出错的样本点，迭代执行：wt+1T=wtT ...
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2017-06-30 19:52:30
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一、状态和模型在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如..
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2017-06-29 17:34:54
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Logistic回归是机器学习中非常经典的一个方法，主要用于解决二分类问题，它是多分类问题softmax的基础，而softmax在深度学习中的网络后端做为常用的分类器，接下来我们将从原理和实现来阐述该算法的思想。 1.原理 a.问题描述 考虑二分类问题，利用回归的思想，拟合特征向量到类别标签的回归, ...
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2017-06-26 19:59:21
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1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - FN，False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢？ 举个简单的二元分类问题 例子： 假设，我们要对某 ...
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2017-06-24 00:23:14
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恢复内容开始 图像分类是计算机视觉中的一项核心任务，那么什么是图像分类？ 例如，给你一个标签集，其中包括（猫、狗、鸟、卡车、飞机...等） 然后给你一张图片，那么这张图片属于哪个类别呢？这就是一个分类问题 跟人有区别的是计算机“看到”的图是一堆数字组成的矩阵，彩色图通常为RGB三通道组成的，灰度则为 ...
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2017-06-16 11:32:04
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一、感知器 perceptron 上节讲到线性回归，输入特征向量，与权重参数对应相乘得到输出的实数结果，但实际中还有选择分类的事情，例如银行要不要给客服发信用卡，发还是不发这是一个分类问题。 比如，银行根据一个人的工资、工作年限、负债情况、信用问题等作为特征来判断是不是该给这个客户信用卡，我们来考虑 ...
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2017-06-09 23:37:10
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