多项logistic回归算法多项logistic回归算法是一种常用的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。本文将介绍多项logistic回归算法的原理、应用和优缺点。正则化回归算法一、多项logistic回归算法原理多项logistic回归算法是一种广义线性回归模型的扩展，用于解决多类别分类问题。与二项logistic回归算法类似，多项logistic回归算法也基于logistic函数，将输...

逻辑回归算法毕业论文逻辑回归是一种常见的分类算法，它可以将一个样本分为两个类别，即正类和负类。逻辑回归常用于二分类问题，在此基础上可以扩展到多分类问题。本文主要介绍逻辑回归算法的原理、应用以及优缺点。一、逻辑回归算法原理逻辑回归的核心是利用 sigmoid 函数将线性回归的结果映射到 0 到 1 的概率范围内，将其作为分类概率的估计值。sigmoid 函数的数学表达式为：$$sigmoid (z)...

逻辑回归的三分类问题正则化回归算法在机器学习中，三分类问题是一个常见的问题类型，其中目标变量有三个可能的类别。逻辑回归是一种广泛用于此类问题的算法。在三分类逻辑回归中，我们使用逻辑函数将线性回归的输出转换为概率，以便为每个类别分配一个概率值。1.工作原理逻辑回归基于一个前提，即数据中的因变量（也称为响应变量）是二元的或可转换为二元的。在三分类问题中，我们需要稍作调整。首先，我们需要使用一对多（On...

机器学习算法的分类与比较机器学习是人工智能领域的重要组成部分，它通过从数据中学习模式和规律，使计算机能够自动完成任务和做出决策。在机器学习中，算法的选择是非常关键的，不同的算法适用于不同的问题场景。本文将对机器学习算法进行分类与比较，帮助读者了解各种算法的优缺点及应用范围。一、监督学习算法监督学习是机器学习中最常用的方法之一，它通过已知输入和输出的训练数据，建立一个模型来预测新的输入数据的输出。以...

sklearn的逻辑回归算法逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义线性模型（Generalized Linear Model），经常用于二分类问题的建模和预测，也可以扩展到多分类问题。逻辑回归的原理是基于逻辑函数（logistic function）或称为sigmoid函数，将线性回归模型的输出转换为概率值。逻辑函数的公式为：g(z)=1/(1+e^(-z))其中，z是线性函...

第47卷第1期Vol.47No.1计算机工程Computer Engineering2021年1月January 2021基于BERT 模型的中文短文本分类算法段丹丹1，唐加山1，温勇1，袁克海1，2（1.南京邮电大学理学院，南京210023；2.圣母大学心理学系，美国南本德46556）摘要：针对现有中文短文本分类算法通常存在特征稀疏、用词不规范和数据海量等问题，提出一种基于Transformer...

基于正则化算法的高维数据分类技术研究第一章 绪论近年来，随着互联网技术和数据采集技术的快速发展，各种类型的数据呈爆炸式增长。高维数据分类技术已经成为数据挖掘和机器学习领域中最重要的问题之一。高维数据在分类任务中的困难与众不同之处在于，高维数据呈现稀疏和过拟合的问题。解决高维数据分类难题的一种有效方法是采用正则化算法。本文将对基于正则化算法的高维数据分类技术进行详尽探讨。第二章 高维数据分类算法2....

基于模型预训练和网络正则的小样本高光谱图像分类    基于模型预训练和网络正则的小样本高光谱图像分类    摘要：随着高光谱成像技术的广泛应用，高光谱图像的分类问题备受关注。然而，面对小样本的高光谱图像分类任务，传统的深度学习方法面临着训练不充分和过拟合等挑战。本文提出了一种基于模型预训练和网络正则的方法来解决这个问题。具体地，我们首先使用大规模图像数据集进...

优化计算机视觉系统鲁棒性的分类模型优化技巧在计算机视觉系统中，分类模型是广泛应用的一种技术。然而，由于图像的复杂性和多样性，分类模型在面对各种干扰和噪音时可能会失去准确性和鲁棒性。因此，优化计算机视觉系统的分类模型以提高其鲁棒性变得尤为重要。本文将介绍一些常用的分类模型优化技巧，以帮助改善计算机视觉系统的鲁棒性。首先，合理选择模型网络的结构是提高分类模型鲁棒性的关键。传统的卷积神经网络（CNN）经...

深度学习在近年来成为人工智能领域的热点技术之一，而长短时记忆网络（LSTM）作为一种重要的神经网络模型，被广泛应用于深度学习中。本文将讨论LSTM在深度学习中的应用，并探讨其在自然语言处理、图像识别等领域中取得的成果。LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变种，它通过引入“记忆单元”来解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。记忆单元可以长时间存储信息，并且能够选择性地遗忘或更新这...

人工智能自然语言技术练习(试卷编号221)1.[单选题]不属于基于规则的分词方法的是（ ）。A)正向最大匹配法B)逆向最大匹配法C)反向最大匹配法D)双向最大匹配法答案:C解析:2.[单选题]带有深度限制的按叶子生长 (leaf-wise)算法，主要做了什么事情A)增加了一个最大深度的限制，在保证高效率的同时防止过拟合B)先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图C)不确定...

⼩样本学习Few-shotlearningOne-shot learningZero-shot learningMulti-shot learningSparseFine-grained Fine-tune背景：CVPR 2018收录了4篇关于⼩样本学习的论⽂，⽽到了CVPR 2019，这⼀数量激增到了近20篇那么什么是⼩样本学习呢？在机器学习⾥⾯，训练时你有很多的样本可供训练，⽽如果测试集和你的...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号161)1.[单选题]分类的类别标签列是()A)类别数值B)类别的不同C)具有次序、大小的意义答案:B解析:2.[单选题]关于线性回归算法，说法正确的是()A)在高维空间中求解一个线性方程的系数组合B)对异常值不敏感C)无需对数据做标准化处理答案:A解析:3.[单选题]在分类中的“设备故障/异常检测”场景下，指标()要首先满足接近100%A)accuracyB)s...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号162)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]分类的类别标签列是()A)类别数值B)类别的不同C)具有次序、大小的意义2.[单选题]关于线性回归算法，说法正确的是()A)在高维空间中求解一个线性方程的系数组合B)对异常值不敏感C)无需对数据做标准化处理3.[单选题]在分类中的“设备故障/异常检测”场景下，指标()要首先满足接近100%A)accuracyB)sp...

人工智能自然语言技术练习(习题卷29)第1部分：单项选择题，共43题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]最大正向匹配法可以用于（ ）A)文本分类B)文本特征获取C)分词D)情感分析答案:C解析:2.[单选题]零均值归一化会将原始数据的标准差映射为多少？A)0B)1C)2D)3答案:B解析:3.[单选题]不是逻辑回归与朴素贝叶斯的区别是A)逻辑回归是生成模型B)朴素贝叶斯是判别...

人工智能自然语言技术练习(试卷编号111)1.[单选题]语言模型word2Vec有什么优劣势A)编码的词向量中不包含语义信息B)是一种有监督的训练方式C)无法处理一词多意问题D)不确定答案:C解析:2.[单选题]GPT和ELMO相比之下他都有哪些优点A)使用了LSTMB)使用了TransformerC)处理长序列的时候会丢失一些信息D)准确率不如ELMO答案:B解析:3.[单选题]CNN中卷积层的...

人工智能工程师(机器学习)试题及答案1. 请解释机器研究是什么以及它在人工智能领域中的作用。机器研究是一种人工智能分支，旨在使计算机系统能够通过从数据中研究和自动推断来改善性能。它通过训练模型来识别和理解模式，并基于这些模式做出预测或做出决策。在人工智能领域中，机器研究为解决复杂的问题提供了一种有效的方式，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等。2. 请简述监督研究和无监督研究的区别。3....

人工智能自然语言技术练习(试卷编号121)1.[单选题]人工智能中regularization的作用A)防止过拟合B)边缘检测C)提取特征D)简化数据答案:A解析:2.[单选题]tanh相比sigmoid的优势之处何以体现A)解决了sigmoid输出为非0中心的问题B)tanh不易饱和C)tanh解决了sigmoid 的指数运算D)tanh不会造成梯度消失答案:A解析:3.[单选题]一个汉字不管用...

XXXXXXXX 学院2020  至  2021  学年第  一  学期《机器学习》期末考试试题（A 卷）一、选择题。（本题共 25 小题，每小题2分，共50分）1.贝叶斯公式正确的说法是（ ） A. P(B|A)=P (A| B)*P(A)/P(B)      B. P(B|A)=P (A| B)*P(A)/P(...

人工智能自然语言技术练习(习题卷16)第1部分：单项选择题，共44题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]通过去计算一个句子出现的概率的模型，称之为什么模型A)预训练模型B)语言模型C)编码模型D)解码模型答案:B解析:2.[单选题]使用以下哪种方式编码的词向量包含语义信息A)one-hotB)bag of wordsC)word2vecD)TF-IDF答案:C解析:3.[单选...

基于深度学习的新闻文本分类系统一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，新闻文本数据呈现出爆炸性增长的趋势。如何从海量的新闻文本中快速、准确地提取出有价值的信息，成为当前研究的热点之一。新闻文本分类作为一种有效的信息处理方法，能够将新闻文本按照不同的主题或类别进行划分，从而帮助用户更好地理解和利用新闻信息。近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著的进展，为新闻文本分类提供了新的...

Python多分类逻辑回归数学公式逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于处理二分类问题，但在实际应用中，我们经常会碰到多分类的情况。在这种情况下，我们可以使用多分类逻辑回归来解决问题。本文将介绍多分类逻辑回归的数学公式，并使用Python进行实现。1. 多分类逻辑回归的数学模型正则化是最小化策略的实现多分类逻辑回归是在二分类逻辑回归的基础上进行扩展得到的模型。在多分类逻辑回归中，我们需要使用多个...

基于注意力机制的文本分类技术研究随着信息时代的到来，我们日常接触的文本数据越来越多，文本分类技术也成为了研究热点。文本分类是指将一个给定的文本归为一个或多个已知类别的过程，是文本挖掘、信息检索和自然语言处理领域中的重要任务之一。而基于注意力机制的文本分类技术，则是在目前文本分类技术发展中的一个重要分支，本文将从注意力机制的概念入手，深入探究该技术的研究现状及未来发展趋势。一、注意力机制的基本概念注...

fasternet 训分类模型Fasternet 训练分类模型Fasternet 是一种用于训练分类模型的方法，它的目标是实现高效、准确的分类任务。在本文中，我们将一步一步回答关于 Fasternet 训练分类模型的问题。第一步：了解 Fasternet 方法Fasternet 是一个基于深度学习的分类模型训练方法。它采用了许多先进的技术和算法，以提高模型的训练速度和准确性。Fasternet 基...

机器学习黄海⼴⽼师期末考试-答题记录（得分100分）机器学习期末考试得分：100分(欢迎讨论评论)1.单选(2分)⼀监狱⼈脸识别准⼊系统⽤来识别待进⼊⼈员的⾝份，此系统⼀共包括识别4种不同的⼈员：狱警，⼩偷，送餐员，其他。下⾯哪种学习⽅法最适合此种应⽤需求：A.K-means聚类问题B.回归问题C.⼆分类问题√ D.多分类问题2.单选(2分)以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？√ A.删除缺少...

使用逻辑回归进行二元分类的方法逻辑回归是经典的统计学习算法之一，被广泛应用于二元分类问题的解决。本文将介绍使用逻辑回归进行二元分类的方法，并详细讨论其实现步骤和优缺点。逻辑回归是一种可用于解决二元分类问题的机器学习算法。它将线性回归模型与逻辑函数结合起来，用于预测一个事件是否发生。逻辑回归的输出是一个概率值，表示事件发生的可能性。要使用逻辑回归进行二元分类，首先需要准备训练数据。训练数据应包含已知...

人工智能自然语言技术练习(习题卷12)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共116题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]TF-IDF和词的那些因素相关A)不确定B)词意C)词序D)词权重2.[单选题]自动驾驶是基于哪种技术提出的A)BP算法B)神经网络C)前向算法D)NFC3.[单选题]NLP中做多分类任务可以使用__激活函数?A)softmaxB)logicC)...

2-1 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题？损失函数是一个非负实数，用来量化模型预测和真实标签之间的差异。我们一般会用损失函数来进行参数的优化，当构建了不连续离散导数为0的函数时，这对模型不能很好地评估。直观上，对特定的分类问题，平方差的损失有上限(所有标签都错，损失值是一个有效值)，但交叉熵则可以用整个非负域来反映优化程度的程度。从本质上看，平方差的意义和交叉熵的意义不一样。概率理解上，平方...

人工智能机器学习技术练习(习题卷22)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]逻辑回归常用于解决( )A)回归问题B)分类问题C)优化问题2.[单选题]假设有n组数据集，每组数据集中,x的平均值都是9,x的方差都是11,y的平均值都是7.50,x与y的相关系数都是0.816，拟合的线性回归方程都是y=3.00+0.500x。...

基于支持向量机的风险预测模型研究近年来，随着金融市场的发展和变化，风险管理成为了银行和投资机构面临的重要问题。如何准确地预测风险，从而采取措施降低损失和风险，成为了当下的热门话题。本文将结合支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）来探讨基于SVM的风险预测模型的研究。SVM是一种常见的分类算法，由Vapnik等人于1995年提出。与其他分类器算法不同的是，SVM不直...