BP神经网络是否优于logistic回归？

2023-04-19

BP神经网络和logistic回归是两种常见的机器学习算法，它们都被广泛应用于分类问题。虽然这两种算法都有其独特的优点和适用范围，但在许多情况下，BP神经网络比logistic回归更为优越。 首先，BP神经网络可以处理非线 ...

XGBoost做分类问题时每一轮迭代拟合的是什么？

2023-04-18

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种强大的集成学习算法，常用于解决分类和回归问题。它是一种基于决策树的机器学习算法，在解决分类问题时，每一轮迭代拟合的是残差。本文将对XGBoost分类问题中每一轮迭代 ...

tensorflow中的tensorboard可视化中的准确率损失率曲线，为什么有类似毛刺一样？

2023-04-13

TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一个可视化工具，可以方便地展示模型训练和评估的各种指标，如准确率和损失率等。在 TensorBoard 中，我们经常会看到一些图表中出现类似毛刺一样的波形，这是为什么呢？ 首先，需要 ...

为什么决策树中经常用熵作为判别条件而不是基尼不纯度？

2023-04-13

决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在决策树构建的过程中，熵和基尼不纯度是两个常用的判别条件，用于选择最优的分裂点。虽然熵和基尼不纯度都可以表示样本集合的混乱程度，但是为什么在决策树中 ...

怎么理解tensorflow中tf.train.shuffle_batch()函数？

2023-04-13

TensorFlow是一种流行的深度学习框架，它提供了许多函数和工具来优化模型的训练过程。其中一个非常有用的函数是tf.train.shuffle_batch()，它可以帮助我们更好地利用数据集，以提高模型的准确性和鲁棒性。 首先，让 ...

BP神经网络里的训练次数，训练目标，学习速率怎么确定？

2023-04-13

BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，用于解决分类、回归和聚类等问题。在BP神经网络中，训练次数、训练目标和学习速率是三个重要的超参数，对模型的性能和训练效率有着至关重要的影响。本文将从理论和实践两 ...

神经网络有哪些快速增量学习算法？

2023-04-13

神经网络的快速增量学习算法是一种可以在不需要重新训练整个网络的情况下对其进行修改和更新的技术。这些算法对于处理实时数据和动态环境非常有用，并且可以大大降低计算成本和时间。以下是几种流行的神经网络快速增 ...

R语言随机森林ROC曲线下的面积如何计算？

2023-04-13

在R语言中，计算随机森林( Random Forest)的 ROC 曲线下面积是一项重要的任务。ROC曲线下面积也称为AUC（Area Under the Curve），用于评估分类器的性能。在本文中，我们将介绍如何使用R语言计算随机森林的ROC曲线下 ...

pytorch中多分类的focal loss应该怎么写？

2023-04-12

PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数来帮助我们构建和训练深度学习模型。在PyTorch中，多分类问题是一个常见的应用场景。为了优化多分类任务，我们需要选择合适的损失函数。在本篇文章 ...

如何利用OpenCV识别图像中的矩形区域？

2023-04-12

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种功能，包括图像处理、特征检测以及目标识别等。在本文中，我们将探讨如何使用OpenCV识别图像中的矩形区域。 步骤1：读取图像 首先，我们需要从文件或摄像头中 ...

深度神经网络是如何训练的？

2023-04-11

深度神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于各种任务，例如图像分类、语音识别和自然语言处理。但是，训练深度神经网络可以是一个复杂的过程，需要考虑许多因素，例如网络结构、损失函数和优化算法。 网络结构 ...

python做矩阵运算,希望能用gpu加速,cupy minpy pytorch numba选哪个好?

2023-04-11

Python在科学计算和机器学习领域的应用广泛，其中涉及到大量的矩阵运算。随着数据集越来越大，对计算性能的需求也越来越高。为了提高性能，许多加速库被开发出来，其中包括CuPy、MinPy、PyTorch和Numba等。在这篇文 ...

为什么用Keras搭建的LSTM训练的准确率和验证的准确率都极低?

2023-04-11

Keras是一个高级神经网络API，它简化了深度学习模型的构建和训练过程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(RNN)，适用于时序数据处理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型进行训练时，有时会 ...

如何用神经网络检测一副小图在大图中的坐标位置？?

2023-04-11

神经网络是一种强大的机器学习工具，其广泛应用于计算机视觉任务中。其中一个常见的计算机视觉任务是定位物体的坐标位置。我将讨论如何使用神经网络来检测一副小图在大图中的坐标位置。 首先，在解决该问题之前，需 ...

ncnn与tensorflow lite相比有什么特有什么特点？

2023-04-11

NCNN和TensorFlow Lite（TFLite）都是深度学习推理框架，用于在嵌入式设备和移动设备上部署机器学习模型。它们都具有一些共同的特点，如高效性、可移植性和低延迟性。但它们也有一些不同之处，下面将介绍它们各自 ...

神经网络输出层为什么通常使用softmax?

2023-04-11

神经网络是一种强大的机器学习模型，其中输出层扮演着非常重要的角色。在通常情况下，神经网络输出层使用softmax激活函数，这是因为softmax具有许多有用的属性，使其成为一个优秀的选择。 首先，softmax函数能够将任 ...

CNN神经网络和BP神经网络训练准确率很快就收敛为1，一般会是什么原因？

2023-04-11

CNN神经网络和BP神经网络都是深度学习中常用的神经网络模型。在训练这些模型时，我们通常会关注训练的准确率，即模型对于训练数据的预测精度。然而，有时候我们会发现，在训练一段时间后，模型的准确率会很快地收敛 ...

逻辑回归与决策树有什么区别?

2023-04-10

逻辑回归和决策树是两种常见的机器学习模型，它们都被广泛应用于分类问题。虽然这两种模型都可以达到相似的分类效果，但它们的实现方式和适用场景有很大不同。 逻辑回归是一种基于概率的分类算法，它尝试为每个类别 ...

什么时候树模型会比神经网络强呢？

2023-04-10

树模型和神经网络是两种常见的机器学习模型。它们各有优缺点，在不同情况下会产生不同的表现。本文将讨论树模型何时可能比神经网络更强，并提供一些例子来支持这个观点。 首先，我们需要了解什么是树模型和神经网络 ...

卷积神经网络反向传播最清晰的解释？

2023-04-10

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种常用的深度学习模型，可以处理图像、语音和自然语言等高维数据。CNN中的反向传播算法是训练模型的关键步骤之一，本文将对CNN反向传播算法进行详细解释 ...