本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，带您一文搞懂回归和分类 Regression And Classification 。回归和分类一、回归和分类的本质回归和分类是机器学习中两种基本的预测问题。它们的本质区别在于输出的类型：回归问题的输出是连续的数值，分类问题的输出是有限的、离散的类别标签。回归（Regression）的本质：回归的本质是寻找自变量和因变量之间的关系，以便能够预测新的、未知的数据点的输出值。例如，根据房屋的面积、位置等特征预测其价格。回
关键字：回归和分类 机械学习 AI
随机森林简介随机森林是一种 基于决策树的集成学习算法，以准确性和鲁棒性而著称。随机森林结合来自许多决策树的见解，得出更准确的结论。分解随机森林决策树的集成：随机森林由许多决策树组成，每棵树都对问题提供不同的视角。投票系统：在随机森林中，每个决策树都会对输入的数据进行预测，并产生一个结果。当所有决策树都完成预测后，随机森林会通过投票系统来综合各个决策树的预测选出最优结果。多样化学习：为了避免过于相似，随机森林里每棵树看到的都是数据的一个略有不同的子集，所以每棵树都提供了略微不同的视角或观点。这种多
关键字：随机森林 机械学习 AI
如果你是搞 AI 算法的同学，相信你在很多地方都见过全连接层。无论是卷积神经网络（CNN），还是自然语言处理（NLP）网络，都能看到全连接层的身影。那么到底什么是全连接层，这一层在神经网络中有什么作用，以及它和矩阵乘法、卷积运算有什么关系呢？1、什么是全连接层全连接层（Fully Connected Layer），有时也被叫作密集层（Dense Layer）。之所以这么叫，是因为这一层的每个神经元都与前一层的每个神经元连接在一起，形成了一个全连接的网络结构。全连接结构：图源网络这种全连接的方式与卷积和池化
关键字：全连接层 AI 机械学习
IT之家 8 月 11 日消息，英伟达近日和以色列理工学院、巴伊兰大学和西蒙弗雷泽大学合作，发布了一篇关于 CALM AI 模型的技术论文。英伟达表示 CALM 的全称是条件对抗潜在模型（Conditional Adversarial Latent Models），用于训练定制虚拟角色。英伟达表示在真实世界训练 10 天，相当于在模拟世界里训练 10 年时间。CALM AI 模型在训练之后，可以模拟 50 亿个人体动作，涵盖行走、站立、坐姿、跑步、用剑战斗等人类动作。英伟达表示 CALM 可以捕
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