回归与分类这两个监督学习方法的区别主要在于:
1.输出的类型:连续与离散。
2.loss函数:均方差与交叉熵(输出是否为一个可度量的空间,不同输出之间是否存在可度量的距离)。
3.网络结构:不需要softmax与需要softmax。
这两个方法本质上相同,分类可以用回归来做。
回归与分类这两个监督学习方法的区别主要在于:
1.输出的类型:连续与离散。
2.loss函数:均方差与交叉熵(输出是否为一个可度量的空间,不同输出之间是否存在可度量的距离)。
3.网络结构:不需要softmax与需要softmax。
这两个方法本质上相同,分类可以用回归来做。
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