回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间：自然区间R\mathbb{R}R损失：跟真实值的区别分类通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第iii个元素是用来预测第iii类的置信度从回归到多类分类——均方损失对类别进行一位有效编码（因为类别不是一个数，可能是一个字符串等等）假设我们有nnn个类别，我们可以用最简单的一位有效编码来进行

8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.softmax

主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器

0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

即通过多轮迭代，每轮迭代生成一个弱分类器，并在上一轮分类器残差的基础上进行训练，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，且迭代思路与Adaboost（利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i，如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别，计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m

ROC曲线，展示特异性和敏感性，ROC曲线下的面积被称为AUC，它介于0.5和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。2

Garnett使用弹性网回归模型的机器学习算法训练出一个基于回归的分类器。随后训练好的分类器就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网：https://cole-trapn

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每个决策树都是一种分类器，通过对输入数据进行一系列的决策来进行分类。2.随机抽样：在构建每个决策树时，随机森林从原始数据

（1）Adaboost的加法模型：在Adaboost的基础上，将多个基分类器合并为一个复杂分类器，是通过计算每个基分类器的加权和。

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。

1.引言Softmax函数的定义和基本概念Softmax函数，也称为归一化指数函数，是一个将向量映射到另一个向量的函数，其中输出向量的元素值代表了一个概率分布。

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用：没有激活函数的话，多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出：回归问题sigmoid：二分类softmax：多

AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法，它将多个弱分类器集成起来，以达到较高的分类准确率，广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面，AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。

Boosting方法的核心思想在于将多个弱分类器组合成一个强分类器。这些弱分类器通常是简单的模型，比如决策树，它们在训练过程中的错误会被后续的弱分类器所修正。

激活函数分类三、常见的几种激活函数1.Sigmoid函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足2.Tanh函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足3.ReLU函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足4.Softmax

简介卷积分类器训练分类器示例-训练一个卷积分类器步骤1-加载数据步骤2-定义预训练基步骤3-附加头步骤4-训练结论欢迎来到计算机视觉！你是否曾经想过教一台计算机去看？在这门课程中，这正是你将要做的！

什么是随机森林分类器？

1、线性分类器怎么理解呢？我们可以把此分类器理解为线性空间的划分，最简单的，在二维空间上，通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配，W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

LightningAttention-2：处理大型语言模型中无限序列长度的免费午餐摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要线性注意力是一种有效的注意力机制，最近成为传统softmax注意

决策树是分类器中的一种，属于有监督学习方法。简单来说，分类器就是根据样本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的

局部解释工具的使用：LIME的应用：对于复杂的机器学习分类器预

机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。

hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP之---word2vec算法skip-gram原理详解_Ricky-CSDN博客_skipgram层级的softmax

实训1：Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中，你需要用python实现Softmax回归方法，用于MNIST手写数字数据集分类任务

一、GumbelSoftmaxtrick的使用场景1.argmax简介在NLP领域的强化学习或者对抗学习中，token的生成是离散的。

论文将卷积网络分为分类器和特征提

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络（SGAN）的鉴别器是多分类器

集成算法的基本思想：训练时用多种分类器一起完成同一份任务。测试时对待测试样本分别通过不同的分类器，汇总最后的结果。投票方式，可分为软投票和硬投票。

不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax

0.先来回顾一下attention如果让我用一句话来总结attetion我会说针对输入做一次矩阵运算，得到（q,k,v），k和v一般一样，然后针对q,k做矩阵乘法，再加一个softmax层之后我们就可得到权重

这一讲我们学习如何实现一个循环神经网络的分类器：我们要解决的问题是名字分类，我们根据名字找到其对应的国家。上一讲我们介绍了循环神经网络。

因为当初做这个项目的主要目的是锻炼嵌入式开发的能力，所以人脸识别模型是直接使用的opencv自带的分类器。

文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。

文章目录1.softmax的改进实现2.多个输出的分类multi-labelclassification1.softmax的改进实现在logisticregression里面，计算loss的两种方法里，

室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）室内定位系列（二）——仿真获取RSS数据室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）室内定位系列（四）——位置指纹法的实现（测试各种机器学习分类器）室内定位系列

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，

它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax本节博文介绍四大激活函数，Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。激活函数为什么深度学习需要激活函数？

:KnowledgeDistillation链接：https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pd3f发表：NIPS14最经典的，也是明确提出知识蒸馏概念的工作，通过使用带温度的softmax

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构

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总结本节从贝叶斯公式出发，通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数，基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子，但实际情况下，不一定是正态分布的，此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的，如果数据点都来自同一个分布，就是使用最大似然估计，如果数据点不是来自同一个分布，我们引入混合模型，采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数，但我们如果在没有假设基