在任何深度学习项目中，配置损失函数是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。损失函数可以为神经网络提供很多实际的灵活性，它将定义网络的输出如何与网络的其他部分连接。
损失函数对于机器学习而言，是最基础也最重要的环节之一，因此在损失函数上「做好文章」，是一个机器学习项目顺利进行的前提之一。Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 以浅显易懂的文字介绍了在不同的深度学习任务中如何设置损失函数，以期大家能够对损失函数有一个更加清晰的认识。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类（multi-label classification），参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类（multi-output classification）。
① 感知器 : 感知器 对应有监督的学习方法 , 给出已知的训练集 , 学习过程中指导模型的训练 ;
bug描述 分类A是一个父级分类，a1,a2,a3都是A的子分类,并且发布的文章只勾选子级分类。 那么在分类A文章列表页面下，使用category; ?>输出分类缩略名，它不会输出A的缩略名，反而会输
假设不单单需要识别猫，而是想识别猫，狗和小鸡，其中把猫称为类1，狗为类2，小鸡是类3，如果不属于以上任何一类，就分到“其它”或者说“以上均不符合”这一类，把它称为类0。
首先后面一层作为预测分类的输出节点，每一个节点就代表一个分类，如图所示，那么这7个节点就代表着7个分类的模型，任何一个节点的激励函数都是：
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在分类（Classification）问题与回归（Regression）问题之间，有着一个重要的区别。
例子： [is_archive] => 1 归档类页面 [is_catgory] => 1 分类目录的页面
机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归。本文将浅谈下两者的区别。
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textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
如果系统是使用复杂的机器学习流水线构建的，此时为了提高系统的性能，通过将错误归因于流水线的特定组件，可以确定工作的优先级，大大提高工作效率。以暹罗猫分类器为例：
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤、李泽南 分类问题和回归问题之间有着很重要的区别。从根本上来说，分类是预测一个标签，回归是预测一个数量。我经常看到这样的问题：如何计算回归问题的准确率？ 这种问题意味着提问的人并没有真正理解分类和回归之间的差别，以及准确率到底是在评估什么？ 你会在这篇文章中发现分类和回归之间的区别。 读完本文，你会了解以下内容： 预测建模是关于学习从输入到输出的函数映射的问题，这个映射
提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难，最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。
在使用sklearn训练完分类模型后，下一步就是要验证一下模型的预测结果，对于分类模型，sklearn中通常提供了predict_proba、predict、decision_function三种方法来展示模型对于输入样本的评判结果。
机器学习在监督学习领域主要解决两个问题，分类和回归问题。那么分类问题又分为二分类问题和多分类问题，而二分类问题相对来说很好解决，我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络，然后结合sigmoid函数，即可实现二分类问题。而神经网络的多分类问题就相对复杂一些，假如我们要解决三分类的问题，那么我们构建神经网络的时候，就需要构建一个输出层为三个神经元的神经网络，然后配合使用softmax回归来完成神经网络多分类的任务。
基于传统的方法，先要进行区域建议的生成，然后对每个区域进行手工特征的设计和提取，然后送入分类器。在Alexnet出现后，CNN的性能比较好，不但可以学习手工特征还有分类器和回归器。CNN主要用来提取特征，SS提取出的最小外接矩形可能不精准，这样的话就需要Bounding Box回归对区域的位置进行校正。输入图片SS算法算法生成区域，然后到原图里面截取相应的区域，截出的区域做了稍微的膨胀，把框稍微放松一点，以保证所有物体的信息都能进来，然后做一下尺寸的归一化，把尺寸变成CNN网络可接受的尺寸，这样的话送到所有的CNN网络，这个CNN是Alexnet，然后对每个区域分别做识别得到了人的标签，和传统方法相比这里是用CNN提取特征。
集成学习(Ensemble Learning)是将多个弱机器学习器结合，构建一个有较强性能的机器学习器的方法。 构成集成学习的弱学习器称为基学习器、基估计器。 根据集成学习的各基估计器类型是否相同，可以分为同质和异质两种方法。 集成学习常用的方法有Bagging,、随机森林、AdaBoost、梯度树提升(Gradient Tree Boosting)、XGBoost等方法。
对于离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归这样的分类模型。softmax回归模型有多个输出单元。本章以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试
这次介绍的是一个比较基础的工作，针对空间点云，进行分类或者语义分割的框架，现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。
在任何深度学习项目中，配置损失函数都是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。 损失函数可以为神经网络提供很多实用的灵活性，它将定义网络输出与网络其余部分的连接方式。
问题导读 1.你认为神经网络最重要的用途是什么？ 2.什么是神经元？ 3.什么是反向传播算法？
这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器。 分类器的输入是一个数值向量，叫做特征（向量）。在第一个例子里，分类器的输入是一堆0、1值，表示字典里的每一个词是否在邮件中出现，比如向量(1,1,0,0,0......)就表示这封邮件里只出现了两个词abandon和abnormal；第二个例子里，分类器的输入是一堆化验指标；第三个例子里，分类器的输入是照片，假如每一张照片都是320*240像素的红绿蓝三通道彩色照片，那么分类器的输入就是一个长度为320*240*3=230400的向量。 分类器的输出也是数值。第一个例子中，输出1表示邮件是垃圾邮件，输出0则说明邮件是正常邮件；第二个例子中，输出0表示健康，输出1表示有甲肝，输出2表示有乙肝，输出3表示有丙肝等等；第三个例子中，输出0表示图片中是狗，输出1表示是猫。 分类器的目标就是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要首先收集一些样本，人为标记上正确分类结果，然后用这些标记好的数据训练分类器，训练好的分类器就可以在新来的特征向量上工作了。
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。
关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
机器学习是人工智能(AI)的一种应用，为系统提供无需明确编程就能根据经验自动学习和改进的能力。
这些对象与实际的应用有关，如：字符识别的模式 —— 每个字符图像；人脸识别的模式 —— 每幅人脸图像。
进入本世纪以来，我国通讯产品得到了飞速发展，其技术先进，价格便宜， 深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕多年，产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况，采用产品的销售额和利润数据，对其盈利能力进行分析和预测，给决策人员提供分析报告，以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。
假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的, 并且您希望提高系统的性能。你应该在哪些方面努力改进？通过将错误归因于流水线的特定组件, 您可以决定如何排定工作的优先级。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，全连接层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN全连接层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
简单的说，Teachable Machine是一个基于浏览器的机器学习演示实验，用一个叫做Deeplearn.js的库构建，网页开发者可以编写一个简单的视觉输入，并设定输出和三个训练分类器，来在浏览器中训练新的神经网络。在视频演示中Google没有详细说明更深一步的机器学习工作原理，但足以让大多数人对机器学习有一个最基础的概念。 如下图所示，在网页中可以调用摄像头获得不少于30幅的图像信息，作为训练的“输入”；中间的学习框包括三个分类器，用Green、Purple、Orange表示，机器通过对你做出的动作进
6.Learning with Different Protocol f(xn,yn)
我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点呢？有！CART分类树算法使用基尼系数 来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这和信息增益(比)是相反的。
英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如，我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”，但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且，这个关联可以推⼴⾄其他词汇。
近日，来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现，微调后的多模态大模型，会产生灾难性遗忘。
如果用 WordPress 做一个小型门户网站，那么可能搜索增加需要“按分类搜索”的功能，这样可以快速搜索到指定分类的文章资讯。同时，我们还要进行外观的修饰，适应我们网站的整体风格。本文就是讲解如何在自己网站上增加一个像下图一样的分类搜索功能：
只有当数据集是线性可分的时，经典的感知器才会收敛，并且它无法估计类概率。相反，逻辑回归分类器将收敛于一个好的解决方案，即使数据集不是线性可分的，它也会输出类的概率。如果你改变感知器的激活函数为逻辑激活函数(或softmax),用梯度下降法训练它(或其他优化算法最小化代价函数,通常是交叉熵),这样就相当于一个逻辑回归分类器。
上期我们一起学习了，关于传统的目标检测算法的大致思路，通常是利用滑动窗口进行选取目标候选框，然后利用一些算法进行特征提取，最后再扔到分类器中去检测分类，这样效率上来说是比较低的。
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。
传统的CNN模型具有层次结构，利用最后一层的特征映射来获得预测输出。然而，很难确定最优网络深度，并使中间层学习显著的特征。
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