多分类预测模型第13页

机器学习——逻辑回归

二分类们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次步骤：①->②多分类我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负

七七喝椰奶·2023-11-09 22:29

RCL-Learning:基于ResNet和卷积长短期记忆的时空空气污染物浓度预测模型

本研究采用大数据关联原理和深度学习技术建立PM2.5浓度预测模型。该模型包括基于残差神经网络(ResNet)的深度学习网络模型和基于卷积长短期记忆(ConvLSTM)的深度学习网络模型。

流浪的诗人，·2023-11-09 18:44

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法

分类问题有二分类（是或否）和多分类（多个类别中差别哪一类），而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问

xiao | yang·2023-11-09 16:45

从零学习Adaboost算法的python实现

Adaboost分类算法python代码详细实现首先呢，Adaboost分类算法的实现网上找的基本都是二分类的代码，很少有基于多分类的代码实现，于是我就找了找基于多分类实现的方法，具体思

OOOrchid·2023-11-09 15:03

DeepLabV3+模型训练全过程

一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型，它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割，在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes

勤勤恳恳的小码农·2023-11-09 12:21

【预测模型-ELM预测】基于遗传算法优化极限学习机预测matlab代码

1简介针对变压器故障的特征,结合变压器油中气体分析法以及三比值法.提出了基于遗传算法改进极限学习机的故障诊断方法.由于输入层与隐含层的权值和阈值是随机产生.传统的极限学习机可能会使隐含层节点过多,训练过程中容易产生过拟合现象.该方法运用遗传算法对极限学习机的输入层与隐含层的权值与阈值进行优化,从而提高模型的稳定性和预测精度.将诊断结果与传统的基于极限学习机故障诊断进行对比,结果表明,基于遗传算法改

Matlab科研辅导帮·2023-11-09 10:14

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。

deephub·2023-11-08 12:43

机器学习（附1）贝叶斯系列

极大似然估计与最大后验概率极大似然估计最大后验概率区别四、贝叶斯分类器之朴素贝叶斯1.生成方法和判别方法2.应用场景3.数学解释朴素在哪里例子五、隐马尔可夫模型马尔科夫假设与马尔可夫链隐含马尔可夫模隐型算法模型训练模型：鲍牧-韦尔奇算法预测模型

元吉光·2023-11-08 10:54

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测模型描述

机器学习之心·2023-11-08 09:34

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

一、精确率和召回率1、混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)预测结果：是预测值正确标记

csj50·2023-11-08 06:13

理解交叉熵(Cross Entropy)

在分类问题中，交叉熵损失函数通常用于多分类问题，其中模型需要对输入样本进行分类，而标签是类别概率分布。交叉熵损失函数通过计算模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异来衡量模型的性能。

老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

（附源码）springboot垃圾自动分类管理系统毕业设计 160846

摘要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多分类管理之中，他们利用网络来做这个垃圾自动分类的网站，随之就产生了“垃圾自动分类管理系统”，这样就让垃圾自动分类管理系统更加方便简单

Q_3461074420·2023-11-08 03:08

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归是一种典型的分类问题处理算法，其中二分类(LR)是多分类(softmax)的基础或者说多分类可以由多个二分类

Mamong·2023-11-07 13:49

NLP常见任务及评估指标

如果是多分类，则每个类别各自求P、R最终求平均值

牵制有心碎·2023-11-07 06:07

NLP之Bert实现文本多分类

文章目录代码代码整体流程解读debug上面的代码代码frompypro.chapters03.demo03_数据获取与处理importtrain_list,label_list,val_train_list,val_label_listimporttensorflowastffromtransformersimportTFBertForSequenceClassificationbert_mode

赵孝正·2023-11-07 06:19

ElementUI-tree拖拽功能与节点自定义

前言在管理端会遇到多分类时，要求有层次展示出来，并且每个分类有额外的操作。例如：添加分类、编辑分类、删除、拖到分类等。下面将会记录这样的一个需求实习过程。

yj小耳朵·2023-11-07 05:14

数学建模比赛中常用的建模提示词（数模prompt）

灰色预测模型级比检验是什么意思?

kaixin_啊啊·2023-11-07 05:57

时间序列预测模型实战案例(八)(Informer)个人数据集、详细参数、代码实战讲解

论文地址->Informer论文地址PDF点击即可阅读代码地址->论文官方代码地址点击即可跳转下载GIthub链接本文介绍本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR2020上被评为BestPaper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Inf

Snu77·2023-11-07 04:12

时间序列预测模型实战案例(六)深入理解机器学习ARIMA包括差分和相关性分析

简介ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。

Snu77·2023-11-07 04:42

时间序列预测模型实战案例(七)(TPA-LSTM)结合TPA注意力机制的LSTM实现多元预测

论文地址->TPA-LSTM论文地址项目地址->TPA-LSTM时间序列预测实战案例本文介绍本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用有关油温的数据集来进行训练模型，同时将模型保存到本地，进行加载实现多步长预测，本文所利用的数据集也可以替换成你个人的数据集来进行预测(修改个

Snu77·2023-11-07 04:40

python实现混淆矩阵_Python - 混淆矩阵可视化实现

主要是汇总几种关于多分类问题中的混淆矩阵可视化Python实现.最简单的一种是直接在终端打印混淆矩阵结果，如：importsysdefconfusion_matrix(gt_labels,pred_labels

weixin_39884738·2023-11-06 19:50

PyTorch编写神经网络模型训练三分类问题

损失函数设置：根据任务需求选择适当的损失函数，在多分类问题中通常使用交

挽风起苍岚·2023-11-06 19:01

Caffe Model Zoo

Caffe有许多分类的预训练模型及网络结构，我自己训练过的模型总结在Github上，基本上涵盖了大部分的分类模型，包括AlexNet，VGG，GoogLeNet，Inception系列，ResNet，SENet

SnailTyan·2023-11-06 18:28

八、机器学习基础知识：分类性能评价指标

文章目录分类性能基本概念1、准确率1、精确率2、召回率3、F1-score4、ROC曲线5、多分类问题中的相关指标6、混淆矩阵分类性能基本概念与预测性能评价指标相类似，分类性能评价指标同样也是将模型计算得出的标签值与实际的真实标签值通过数学统计上的公式进行计算来获得它们之间的关系

七层楼的疯子·2023-11-06 17:00

第三章模型建立和评估笔记

那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的模

qq_26387487·2023-11-06 17:57

同时标注分割、检测、多分类属性的工具

1、https://blog.csdn.net/minstyrain/article/details/82385580/2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/656703406

贝猫说python·2023-11-06 11:16

【机器学习】log loss、logistic loss与cross-entropy的关系

主要是看预测概览的类别有几种，cross-entropy也可以多分类，logisticloss就是只能二分类。

sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

【触想智能】4U触摸工控机具有哪些优势？

工控机有很多分类，有无风扇工控机、嵌入式工控机、上架式工控机、4U触摸工控机等。上架式工控机在市场上是比较受欢迎的，其中用户咨询最多的要属上架式工控机中的4U触摸工控机了。那么4U触摸工控机好在哪里?

触想工业平板电脑一体机·2023-11-06 04:26

模型和策略效果衡量常用指标——LIFT提升度

Lift是评估一个预测模型是否有效的一个度量；它衡量的是一个模型（或规则）对目标中“响应”的预测能力优于随机选择的倍数，以1为界线，大于1的Lift表示该模型或规则比随机选择捕捉了更多的“响应”，等于1

peiyang·2023-11-06 03:50

2023年辽宁省数学建模竞赛B题思路详细分析

摘要略，2023年辽宁省数学建模竞赛B题代码和论文已经完成，代码为全部3问代码，论文包括摘要、问题重述、问题分享、模型假设、符号说明、模型的建立和求解（问题1无监督聚类模型的建立和求解，问题二有监督分类预测模型的建立和求解

Kerry_6·2023-11-05 23:35

2023 辽宁省大学数学建模竞赛试题B 题数据驱动的水下导航适配区分类预测简略思路代码

’）的重力异常基准数据A，试通过精细化基准图，合理划分区域，完成各区域的适配性标定（标签）问题二：根据问题一中各划分区域的适配性标定结果，合理选择区域的特征属性指标（特征），试建立有效的区域适配区分类预测模型

Hello NiKo·2023-11-05 23:34

SQL中的左连接与右连接,内连接有什么区别

盘丝仙仙·2023-11-05 14:47

样本不均衡之难易不均衡

本文均针对二分类进行说明，多分类的情况可以横向扩展。对于二分类问题来说，其损失CE：样本类别不均衡当我

小蛋子·2023-11-05 11:07

基于BP神经网络的多分类预测，基于BP神经网络的多分类识别，基于混淆矩阵的分析的BP神经网络分类识别，BP神经网络窗口详解，BP神经网络详细原理

神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的火灾识别完整代码下载链接：基于BP神经网络的多分类预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-05 07:32

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

概述1.1ARIMA模型1.2鲸鱼优化算法1.3卷积神经网络1.4LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型

wlz249·2023-11-05 02:35

基于ARIMA-CNN-LSTM预测模型研究（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述1.1AＲIMA模型1.2CNN－LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述文献来源：1.1AＲIMA模型AＲIMA模型由Box和Jenkins于20世纪70年代提出，是一种著名的时间序列预测方法，该模型的基本思想是将数据看成一个时间序列对象，

天天程序猿·2023-11-05 02:04

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算代码

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算使用提示：需要opencv库只需将预测结果文件路径与标签路径改一下只针对二分类哦（多分类可稍作修改）代码里正类的像素值为255，可做修改！

小绵羊在努力·2023-11-04 23:51

谷歌AlphaFold模型迎来重大突破！可以预测生物分子、配体

11月1日，谷歌旗下的AI研究机构DeepMind在官网发布了，蛋白质结构预测模型AlphaFold的最新技术进展：已显著提升了预测准确性，并将覆盖范围从蛋白质扩展至其他生物分子，包括配体（小分子）。

RPA中国·2023-11-04 22:50

Azure 机器学习 - 设置 AutoML 训练时序预测模型

可选配置频率和目标数据聚合启用深度学习目标滚动窗口聚合短时序处理非稳定时序检测和处理五、运行试验六、用最佳模型进行预测用滚动预测评估模型精度预测未来七、大规模预测多模型分层时序预测本文将介绍如何使用Azure机器学习自动化ML为时序预测模型设置

TechLead KrisChang·2023-11-04 22:19

论文解读 ——TimesNet 模型

id=ju_Uqw384Oqtu文章解读本文是2023年2月ICLR发表出来的一篇关于深度学习的预测模型，该模型围绕时序变化建模展开，设计提出了时序基础模型TimesNet，在长时、短时预

镰小刀的小韭菜·2023-11-04 17:52

NLP之Bert多分类实现(数据获取与处理)

文章目录1.代码解读1.1代码展示1.2流程介绍1.3debug的方式逐行介绍1.代码解读1.1代码展示importjsonimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmbert_model="bert-base-chinese"fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(

赵孝正·2023-11-04 16:51

深度学习softmax函数理解

但，分类问题中可以有二分类问题和多分类问题。对于而分类问题，我们可以很容易的想到使用逻辑回归算法。逻辑回归算法本身的逻辑并不复杂，最关键的步骤是将线性模型中输出值通过某种方式映射到[0,1]区间内。

fckey·2023-11-04 14:28

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用Sigmoid,多分类使用

Elvis_hui·2023-11-04 14:57

如何用Python导出onnx模型

上也有不少大牛在逐渐完善，其中针对xgboost导出onnx的介绍非常少，而针对xgboos的回归算法做预测并成功导出的则更是几乎没有，很多小伙伴导出onnx后预测失败，这里就以scikitleatn的多输出回归预测模型导出为

灵魂钥匙·2023-11-04 02:12

[Machine Learning] Learning with Noisy Labels

文章目录随机分类噪声(RandomClassificationNoise,RCN)类别依赖的标签噪声(Class-DependentNoise,CCN)二分类多分类实例和类别依赖的标签噪声(InstanceandLabel-DependentNoise

华北小龙虾·2023-11-03 23:26

Linux7安装Oracle 11g 86%报错：Error in invoking target 'agent nmhs' of makefile

Linux7安装Oracle11g86%报错：Errorininvokingtarget'agentnmhs'ofmakefile2018-06-0816:19:54印冲阅读数4146更多分类专栏：oralce

allway2·2023-11-03 19:02

bp神经网络预测模型python,bp神经网络预测模型

如何建立bp神经网络预测模型。

阳阳2013哈哈·2023-11-03 11:45

Python机器学习——预测分析核心算法PDF高清完整版免费下载|百度云盘|Python基础教程免费电子书

全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要

胡萝卜须_aee2·2023-11-03 10:00

集成学习的原理及常用算法的python代码实现

1.集成学习集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习（committee-basedlearning

南山十一少·2023-11-03 09:37

论文学习——基于滑动窗口预测的水文时间序列异常检测

山外小楼听夜雨.·2023-11-03 04:01

推荐频道

多分类预测模型