分類和邏輯回歸(Classification and logistic regression)
分類問題和線性回歸問題問題很像，只是在分類問題中，我們預測的y值包含在一個小的離散數據集里。首先，認識一下二元分類(binary classification)，在二元分類中，y的取值只能是0和1.例如，我們要做一個垃圾郵件分類器，則為郵件的特征，而對於y，當它1則為垃圾郵件，取0表示郵件為正常 ...
原文：AI - TensorFlow - 分類與回歸（Classification vs Regression）
分類與回歸 分類 Classification 與回歸 Regression 的區別在於輸出變量的類型。通俗理解，定量輸出稱為回歸，或者說是連續變量預測 定性輸出稱為分類，或者說是離散變量預測。回歸問題的預測結果是連續的，通常是用來預測一個值，如預測房價 未來的天氣情況等等。一個比較常見的回歸算法是線性回歸算法 LR，Linear Regression 。回歸分析用在神經網絡上，其最上層不需要加上 ...
2019-02-25 22:44 0 762 推薦指數：
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