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classification：根据已知样本特征，判断输入样本属于哪种已知样本类。
常用入门案例：垃圾邮件检测、图像分类、手写数字识别、考试通过预测。
分类问题和回归问题的明显区别：
分类问题的结果是非连续型标签，回归输出结果是连续型数值。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-744203.html
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一、什么是分类问题？ 在分类问题中，我们试图预测的变量𝑦是离散的值，通常表示某种类别或标签。这些类别可以是二元的，也可以是多元的。分类问题的示例包括： 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件（二元分类） 判断一次金融交易是否涉及欺诈（二元分类） 区分肿瘤
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。 顾名思义，就是将卷积与前馈神经网络结合，所衍生出来的一种深度学习算法。 卷积神经网络CNN的结构图
https://github.com/markjprice/cs12dotnet8 https://github.com/markjprice/cs12dotnet8/blob/main/docs/ch01-dotnet-history.md 这里讲的很清楚 现代.net和以前的.net框架的关系，如下图 其中.net5是一个关键的跨越版本，在这后.net完全的跨平台统一了 2020 年 11 月合并为 .NET 5 这样的单一线程。（注意， .NE
.NET 是一个跨平台，全场景应用的开源技术。 你有在用 .NET 做机器学习/深度学习的应用吗？如果从框架角度， ML.NET / Tensorflow.NET / 不断在进步的 TorchSharp 通过几年的发展已经开始稳定，但如果在一些大型项目上，特别现在与云端环境的对接上都是非常重要的，毕竟云端可以帮
实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验
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文中程序以Tensorflow-2.6.0为例 部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。 截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课 1、张量处理类 强制数据类型转换： 查找数据中的最小值和最大值： 上一行例子中是对整个张量查找，也按照一定的方向查找
记录三种创建Azure Machine Learning Workspace的方法：Azure Portal, Azure Python SDK，Azure CLI，以及获得当前workspace的两个方法。 一般我们有三种办法创建 Azure Machine Learning Workspace（当然，前提是我们要有一个Azure的账号）。 1.1 通过 Azure Portal 我们可以直接通过Azure的前端：Azure Portal进行
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人工智能 (AI) 发展突飞猛进，预计市场规模达73.5 亿美元。机器学习 (ML) 是人工智能的一个领域，它以各种方式改善我们的日常生活。ML 涉及一组算法，这些算法允许软件系统在预测结果时变得更加准确和精确。 由于计算机科学、统计学、神经网络的发展以及数据集质量和数
