1.classification 分类问题
根据输入的特征X，得到相应的分类n
2.用回归的方法来解决classification问题
如果分类问题当作一个回归问题解决，以二分类作为例子，给定一系列数据集，这些数据集有标签，其中我们可以让1表示class1,-1表示class2。当函数输出结果大于0时，输入参数对应的类别是class1；当小于0时，是class2。
理想情况下如下图左边所示，貌似当做回归问题解决可以很好解决分类问题。但当碰到那些过于“正确”的例子时，会发生下图右边的情况，这时候分类效果并不理想。
在右图左下角会有些error点，在对regression模型进行训练的时候，它更在乎的是lossfunction是不是足够小，它会权衡error点的影响。
所以对于分类问题，最好不要用regression的方法。
1.classification 分类问题 2.用回归的方法来解决classification问题 如果分类问题当...
Long-Tailed Classification系列之四：1. 长尾分布下分类问题简介与基本方法[https...
作者：王东旭链接：https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/9...
1 问题描述 问题：邮件分类问题（Email classification） 任务：将邮件分为两类(spam or...
概述 逻辑回归与线性回归不同，逻辑回归是用来处理classification的问题的，而线性回归则是真正的回归算法...
Classification:Classification aims to divide the items in...
1. Classification background 1.1 Classification setup ...
Classification and Representation 01.Classification 要尝试分类...
Classification and Representation Classification 此小节主要讲了哪...
RCNN解决的是，“为什么不用CNN做classification呢？”Fast R-CNN解决的是，“为什么不一...
本文标题：2018-10-27 classification问题与为什么不
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/qosrtqtx.html
网友评论