經(jīng)過前面的教程，想必大家對于簡單二分類、多分類、回歸的建模方法都有了一定的了解。接下來卷中，先不對模型本身進(jìn)一步深入，而是針對機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的數(shù)據(jù)載...

回歸問題與分類問題的區(qū)別主要是y值不是離散的類別，而是連續(xù)的變量塘秦；從模型角度看，兩者并無本質(zhì)區(qū)別动看，分類問題無非是把回歸的結(jié)果用激活函數(shù)離散化成了...

在實際應(yīng)用中尊剔，遇到最多的還是多分類。如果你已經(jīng)根據(jù)教程（2）實現(xiàn)了二分類菱皆，那么本篇幾乎不需要花費(fèi)多少額外的功夫须误。 1. 概念約定 為方便后續(xù)講解...

本篇將手把手教你實現(xiàn)第一個最簡單的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于多層感知器的二分類仇轻。 1. 基本概念 多層感知器：MLP京痢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種，其它常見的...

本教程基于Anaconda搭建拯田，利用Anaconda搭建的好處都有啥历造？ 自帶NumPy、Pandas等180多個科學(xué)包極其依賴項，懶人福音 在同...