循环神经网络（RNN）是处理时序数据的经典模型，尤其擅长处理具有时间依赖性的数据。RNN的核心特性是它在...
N-BEATS是一个纯粹的深度学习架构，它基于集成前馈网络的深度堆栈，这些网络也通过正向和反向的相互连接进...
机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法,不仅可以进行二分类,还可以进行多分类。 一、逻辑回归 逻辑回归的本质就由线性回归演变而来,是一个线性分类器。sklearn实现的LogisticRegression不仅可用于二分类,也可以用于多分类。 优点: 模型训练速度非常快,计算量...
深度学习中常见的图像分类分割模型有哪些 图像分割 图像分类,一、图像分割基础如果说图像分类是识别出物体种类,目标检测是在图像中框选出物体,那图像分割则是将图像按物体类别分割成不同的区域,属于像素粒度级别的分类。在无人驾驶、人像抠图、智能遥感以及医疗影像分析
1)回归问题模型评估指标? 平均绝对误差:单个观察值与算数平均值的偏差的绝对值的平均。 均方误差:单个样本到平均值差值的平方平均值。 MAD(中位数绝对偏差):与数据中值绝对偏差的中值。 R2决定系数:趋向于1,模型越好;趋向于0,模型越差。 2)分类问题模型评估指标?
以下有关深度学习的训练说法,错误的是哪些? A.如果能保证训练数据的质量,那么往往比挑选或者设计模型的收益更大B.对于图像分类问题而言,如果类别数远远超过类别样本数,那么通常的方法可能效果不好,需要对数据进行增强C.在预训练的模型基础上,采用微调(fine-tune)的方法对少量的新样本训练往往比从头训练效果差,但训练...
前沿深度学习：基于Transformer、BERT的pretrain-finetune和prompt范式。效果评估：在模型完成后，需要根据...
图片分类监督学习任务，通常在image，cifar数据集等进行监督学习分类 Word2vec无监督学习到监督学习，按照...
3.2 调用scikit-learn模块实现KNN分类 4. K值的确定 在之前文章 分类分析|贝叶斯分类器及其Python实现中,我们对分类分析和分类模型进行了介绍,这里 1. KNN算法思想 KNN(K-Nearest Neighbor)最邻近分类算法是一种基于类比学习的分类算法,其指导思想是”近朱者赤,近墨者黑“,即由你的邻居来推断出你的类别。其...