66问答网
所有问题
当前搜索:
逻辑回归与神经网络区别
数据模型需要多少训练数据
答:
需要注意的是,
神经网络
构成的问题集与
逻辑回归
这样的线性模型并不相同。为了估算神经网络所需要的参数数量,你需要:如果输入是稀疏的,那么需要计算嵌套层使用的参数的数量。参照word2vec的Tensorflow教程示例。计算神经网络中边的数量 由于神经网络中参数之间的关系并不是线性的,所以本文基于逻辑回归所做的...
逻辑回归
算法原理是什么?
答:
Logistic回归
模型的适用条件 1、因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率,并且是数值型变量。但是需要注意,重复计数现象指标不适用于Logistic回归。2、残差和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量,所以不是正态分布,进而不是用最小二乘法,而是最大似然法来解决方程估计和检验问题。3...
逻辑回归和
SVM的
区别
是什么?
答:
软间隔SVM(非线性核)是非线性分类器,其分界面是曲面,适用于数据非线性可分的情形。注:作为SVM的原型——硬间隔SVM(线性核),刚开始只能解决数据线性可分的分类问题。因为引入了核函数,才使得分类器可以解决数据非线性可分的问题。同样的,作为最最简单的
神经网络
——
逻辑回归
也只能解决线性分类问题...
机器学习故事汇-
逻辑回归
算法
答:
先来吹一吹
逻辑回归
的应用,基本上所有的机器学习分类问题都可以使用逻辑回归来求解,当前拿到一份数据想做一个分类任务的时候第一手准备一定要拿逻辑回归来尝试(虽然有很多复杂的模型比如
神经网络
,支持向量机的名气更大,但是逻辑回归却更接地气,用的最多的还是它)!在机器学习中无论是算法的推导...
为什么说
神经网络
是一个非线性系统?如果BP神经网络中所有结点都为线性函...
答:
作为
神经网络
的教授和数学教师,我很高兴能够回答学生们关于神经网络的困惑,并提供一些学习上的建议。首先,让我们来谈谈为什么神经网络被称为一个非线性系统。事实上,神经网络之所以被称为非线性系统,是因为它们不像传统的线性
回归
或
逻辑
门等函数一样,只依赖于输入变量之间的线性关系。相反,它们的输出...
花式玩
逻辑回归
之不是只能做二分类
答:
其实大部分的时候,使用
逻辑回归
都是处理二分类的问题,那是因为在信用评分卡中,都是认好客户和坏客户,但是在其他的建模场景中还是存在多分类的情况的,例如你想建立一些用户标签,
区分
使用你在库客户的一些行为特征或者给他们加个标签,更好的建立模型,那么建模中的多分类的话,可能会用
神经网络
去区分...
简述机器学习中,监督学习
和
无监督学习的
区别
答:
特点: 在监督学习中,算法的目标是根据输入数据的特征来预测或分类输出结果。常见的监督学习任务包括分类(将数据分为
不同
的类别)和回归(预测连续数值)。示例: 支持向量机(SVM)、决策树、
逻辑回归
、
神经网络
等都是监督学习算法的代表。二、无监督学习:定义: 无监督学习是在没有标签或目标输出的...
感知机(Perceptron)
答:
现在趁热打铁总结一下与
逻辑回归
非常相似的感知机模型。感知机模型是一个非常古老的分类算法,现在很少会单独使用它,但是它的原理简单有效,很值得学习和理解,从原理上来说,感知机模型是神经网络和支持向量机的基础,理解了感知机有利于理解支持向量机
和神经网络
的原理。
有监督学习分为
回归与
分类,分类与回归有什么
差别
?举例说明?
答:
1. 有监督学习中的分类与回归任务本质上的
不同
在于他们预测的输出类型。分类任务涉及预测一个离散的输出类别,例如判断邮件是否为垃圾邮件;而回归任务涉及预测一个连续的数值,例如预测房价。2. 在实际应用中,分类任务通常使用诸如决策树、
逻辑回归
、
神经网络
等技术。例如,垃圾邮件过滤器通过分类算法来判断...
线性
回归
可以用于分类吗
答:
在分类问题中,我们通常使用
逻辑回归
或其他分类算法,如决策树、支持向量机(SVM)或
神经网络
等。逻辑回归是一种广义线性模型,通过将线性回归的输出通过逻辑函数进行转换,得到概率值,从而进行分类。举个例子来说明这个问题。假设我们有一个数据集,包含了一些学生的考试成绩和是否通过考试的信息。我们的目标...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
神经网络算法有什么用
三值神经网络
神经网络从原理到实现
逻辑回归与神经网络区别