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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 - 一文搞懂回歸和分類

本文將從回歸和分類的本質(zhì)、回歸和分類的原理、回歸和分類的算法三個(gè)方面，帶您一文搞懂回歸和分類 Regression And Classification ?；貧w和分類一、回歸和分類的本質(zhì)回歸和分類是機(jī)器學(xué)習(xí)中兩種基本的預(yù)測(cè)問題。它們的本質(zhì)區(qū)別在于輸出的類型：回歸問題的輸出是連續(xù)的數(shù)值，分類問題的輸出是有限的、離散的類別標(biāo)簽。回歸（Regression）的本質(zhì)：回歸的本質(zhì)是尋找自變量和因變量之間的關(guān)系，以便能夠預(yù)測(cè)新的、未知的數(shù)據(jù)點(diǎn)的輸出值。例如，根據(jù)房屋的面積、位置等特征預(yù)測(cè)其價(jià)格?；?/li>
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隨機(jī)森林簡介隨機(jī)森林是一種?基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，以準(zhǔn)確性和魯棒性而著稱。隨機(jī)森林結(jié)合來自許多決策樹的見解，得出更準(zhǔn)確的結(jié)論。分解隨機(jī)森林決策樹的集成：隨機(jī)森林由許多決策樹組成，每棵樹都對(duì)問題提供不同的視角。投票系統(tǒng)：在隨機(jī)森林中，每個(gè)決策樹都會(huì)對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果。當(dāng)所有決策樹都完成預(yù)測(cè)后，隨機(jī)森林會(huì)通過投票系統(tǒng)來綜合各個(gè)決策樹的預(yù)測(cè)選出最優(yōu)結(jié)果。多樣化學(xué)習(xí)：為了避免過于相似，隨機(jī)森林里每棵樹看到的都是數(shù)據(jù)的一個(gè)略有不同的子集，所以每棵樹都提供了略微不同的視角或觀點(diǎn)。這種多
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如果你是搞 AI 算法的同學(xué)，相信你在很多地方都見過全連接層。無論是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），還是自然語言處理（NLP）網(wǎng)絡(luò)，都能看到全連接層的身影。那么到底什么是全連接層，這一層在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有什么作用，以及它和矩陣乘法、卷積運(yùn)算有什么關(guān)系呢？1、什么是全連接層全連接層（Fully Connected Layer），有時(shí)也被叫作密集層（Dense Layer）。之所以這么叫，是因?yàn)檫@一層的每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的每個(gè)神經(jīng)元連接在一起，形成了一個(gè)全連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。全連接結(jié)構(gòu)：圖源網(wǎng)絡(luò)這種全連接的方式與卷積和池化
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IT之家 8 月 11 日消息，英偉達(dá)近日和以色列理工學(xué)院、巴伊蘭大學(xué)和西蒙弗雷澤大學(xué)合作，發(fā)布了一篇關(guān)于 CALM AI 模型的技術(shù)論文。英偉達(dá)表示 CALM 的全稱是條件對(duì)抗?jié)撛谀Ｐ停–onditional Adversarial Latent Models），用于訓(xùn)練定制虛擬角色。英偉達(dá)表示在真實(shí)世界訓(xùn)練 10 天，相當(dāng)于在模擬世界里訓(xùn)練 10 年時(shí)間。CALM AI 模型在訓(xùn)練之后，可以模擬 50 億個(gè)人體動(dòng)作，涵蓋行走、站立、坐姿、跑步、用劍戰(zhàn)斗等人類動(dòng)作。英偉達(dá)表示 CALM 可以捕
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