迴歸與分類這兩個監督學習方法的區別主要在於:
1.輸出的類型:連續與離散。
2.loss函數:均方差與交叉熵(輸出是否爲一個可度量的空間,不同輸出之間是否存在可度量的距離)。
3.網絡結構:不需要softmax與需要softmax。
這兩個方法本質上相同,分類可以用迴歸來做。
迴歸與分類這兩個監督學習方法的區別主要在於:
1.輸出的類型:連續與離散。
2.loss函數:均方差與交叉熵(輸出是否爲一個可度量的空間,不同輸出之間是否存在可度量的距離)。
3.網絡結構:不需要softmax與需要softmax。
這兩個方法本質上相同,分類可以用迴歸來做。
Bag-of-Words 1.文字問題 2. 什麼是Bag-of-Words(具體例子) 3. 侷限性 1.文字問題 文本建模的一個問題是它很雜亂,機器學習算法之類的技術更喜歡定義明確的
講解的很清楚: https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html