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分类和回归的主要算法
常用统计学方法
答:
统计
分类
1 计量资料的统计方法 分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法
主要
为t检验和方差分析(ANOVA,即F检验)等,两组间均数比较时常用t检验和u检验,两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料...
数据挖掘中
分类和回归的
区别
答:
而同时,回归所能做的也并非只有分类,也可以用来做预测等其他问题。所以,
回归和
分类的区别并非只有输出的“定性”与“定量”那么简单,应该说两者属于不同的范畴。想更多了解数据挖挖掘中
分类和回归
区别,推荐上CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘
算法
问题...
分类
问题
和回归
问题有什么区别呢?
答:
2、目的不同:分类是为了寻找决策边界,
回归
是为了找到最优拟合。3、结果不同:分类问题结果对就是对,错就是错;回归问题是对真实值的一种逼近预测。4、分类问题应用非常广泛。通常是建立在回归之上,
分类的
最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属
类别
。分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有一...
目标检测
算法
(R-CNN,fastR-CNN,fasterR-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3...
答:
1. R-CNN算法:2014年,R-CNN算法被提出,它奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。R-CNN
的算法
结构包括候选区域生成、区域特征提取和
分类回归
三个步骤。尽管R-CNN在准确率上取得了不错的成绩,但其速度慢,内存占用量大。2. Fast R-CNN算法:为了解决R-CNN的速度问题,微软在2015年提出了Fast...
梯度提升
分类
树原理推导(超级详细!)
答:
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) ,梯度提升树,是属于集成
算法
中boosting类的一种算法。GBDT中又分梯度提升
回归
树和梯度提升
分类
树。本文就讨论一下梯度提升分类树(只讨论二分类)的原理以及公式推导。梯度提升分类树的原理和思想和梯度提升回归树本质上是没有区别的。他们的模型都是决策回归树(...
python数据挖掘工具包有什么优缺点?
答:
【导读】python数据挖掘工具包就是scikit-learn,scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包,
主要
涵盖
分类
,
回归
和聚类
算法
,例如SVM, 逻辑回归,朴素贝叶斯,随机森林,k-means等算法,代码和文档都非常不错,在许多Python项目中都有应用。优点:1、文档齐全:官方文档齐全,更新...
数据挖掘
算法与
生活中的应用案例
答:
分类算法分类算法和
预测算法的最大区别在于,前者的目标变量是分类离散型(例如,是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等),后者的目标变量是连续型。一般而言,具体的分类算法包括,逻辑
回归
、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。 预测算法预测类算法,其目标变量一般是连续型变量。常见
的算法
,包括线性...
多项式
回归
属于
分类算法
吗
答:
多项式回归属于
分类算法
。逻辑
回归算法
即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,
主要
是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决。
分类
分析
答:
逻辑
回归
是数据分析的主流模型:模型性能稳定、模型的解释变量和目标变量之间的关系容易解释 真实值和预测值会形成左图 ABCD 四种可能的组合。评判模型预测效果的好坏 时,可用预测的正确数除以总数,即(A+D)/(A+B+C+D)。逻辑回归是一种数据挖掘、机器学习
算法
(有回归]、
分类
、聚类等).传统机器学习中...
哪些
算法
用于解决深度学习问题
答:
6、常用的无监督学习
算法主要
有三种:聚类、离散点检测和降维,包括主成分分析方法PCA等,等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。简述深度学习的基本方法。深度学习算法以下三种:
回归算法
。回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的...
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