多分类

STM32第十七天ESP8266-01Swifi模块

ESP8266-01Swifi模块1：ESP8266是实现wifi通讯的一个模块种类，有很多分类包含esp8266-12、esp8266-12E、ESP8266-01S、esp32等等。
Do vis824·2025-07-09 07:52

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

适用于二分类及多分类（OvR或OvO策略）。混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将
巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习&深度学习】多分类评估策略

目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1
一叶千舟·2025-07-07 12:22

Vue2 视频推荐页面：完整布局与动态数据实现 用 Vue2 开发视频推荐页面：简洁优雅的实现方式 Vue2 项目实战：多分类动态内容展示的实现 用 Vue2 打造视频推荐系统：从零开始完整教程 Vu

效果图【定制化开发服务，让您的项目领先一步】如有需求，直接私信留下您的联系方式。谢谢。我的邮箱：[email protected]完整代码以下包括导航栏、分类切换、推荐内容展示等。使用虚拟假数据模拟真实场景，图片用占位符代替。代码实现<html
南北极之间·2025-07-04 15:13

人名分类器（RNN案例）

案例介绍：人名分类案例是多分类问题，根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习，历史数据中已知y案例步骤：1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch
Turbo_O.·2025-06-30 06:31

RNN人名分类器案例

RNN人名分类器案例1任务目的：目的:给定一个人名，来判定这个人名属于哪个国家典型的文本分类任务:18分类---多分类任务2数据格式注意：两列数据，第一列是人名，第二列是国家类别，中间用制表符号"\t"
·2025-06-30 06:59

基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测

完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！番石榴病害数据集背景描述番石榴（Psidiumguajava）是南亚的主要作物，尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维，支持区域经济和营养。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像经过预处理步骤，例如钝
深度学习乐园·2025-06-28 21:33

sklearn.metrics.classification_report函数使用异常情况

ValueError:Numberofclasses,140,doesnotmatchsizeoftarget_names,142.Tryspecifyingthelabelsparameter函数介绍多分类任务评估指标生成工具
junjunzai123·2025-06-19 08:32

MSE做多分类任务如何

用「考试打分」来类比，秒懂为啥多分类任务很少用MSE，以及硬用会出啥问题～一、多分类任务的「常规操作」：交叉熵vsMSE1.多分类任务长啥样？
·2025-06-16 15:14

初中生也能看懂的“神经网络”原理

方案二在多分类任务
TGITCIC·2025-06-16 12:50

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导关键词：逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要：本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数，从信息论基础出发，逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式
AI天才研究院·2025-06-16 00:34

多分类与多标签分类的损失函数

使用神经网络处理多分类任务时，一般采用softmax作为输出层的激活函数，使用categorical_crossentropy（多类别交叉熵损失函数）作为损失函数，输出层包含k个神经元对应k个类别。
麦格芬230·2025-06-13 21:24

多标签分类的激活函数和损失函数

于是查阅了一些资料，了解一下多分类任务与多标签分类任务的异同。-多分类任务：只有一个标签，但是标签有多种类别。
通过幸福的路唯有奋斗·2025-06-13 20:52

多标签多分类 用什么函数激活

在多标签多分类任务中，激活函数的选择需要根据任务特性和输出层的设计来决定。
MYH516·2025-06-13 20:20

机器学习模型——集成算法（一）

有时也被称为“多分类器系统(multi-classifiersystem)”。集成学习概述：集成学习是一种机器学习方法，它通过组合多个弱学习器来形成一个强学习器，以提高预测性能。
梦想成为一名机器学习高手·2025-06-13 07:45

如何评估分类任务的模型性能

二分类&多分类任务的评估指标对比多分类任务和二分类任务的评估指标在概念上有一些相似性，但由于多分类任务涉及三个或更多类别，因此在评估方法和指标上存在一些差异：二分类任务的评估指标：准确率(Accuracy
zzzyulin·2025-06-12 10:42

多分类性能评估方法

多分类性能评估方法1.micro-averaging(微平均)2.macro-averaging(宏平均)3.weighted-averaging(加权平均)在评估多分类模型性能时，我们经常会使用一些指标来衡量其表现
只微·2025-06-12 09:34

Kaggle-Predicting Optimal Fertilizers-(多分类+xgboost+同一特征值多样性)

PredictingOptimalFertilizers题意：给出土壤的特性，预测出3种最佳的肥料数据处理：1.有数字型和类别型，类别不能随意换成数字，独热编码。cat可以直接处理category类型。2.构造一些相关土壤特性特征3.由于label是category类型，但是xgb不可以处理category类型，因此需要先编码，最后求出结果之后再解码。建立模型：1.catboost交叉验证、xgb
美少女zss·2025-06-11 14:28

机器学习专栏（36）：逻辑回归与Softmax回归全解析（附完整代码与可视化）

1.1核心原理：从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数：概率转换的核心引擎1.3实战案例：鸢尾花二分类二、模型训练：损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2正则化实战技巧三、Softmax回归：多分类的终极武器
Sonal_Lynn·2025-06-11 04:46

基于 CNN-SHAP 分析卷积神经网络的多分类预测【MATLAB】

特别是在图像识别、文本分类、医学诊断等领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）已成为实现高精度多分类任务的重要工具。
沅_Yuan·2025-06-10 16:15

rnn判断string中第一次出现a的下标

coding:utf8importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportrandomimportjson"""基于pytorch的网络编写实现一个RNN网络完成多分类任务判断字符
·2025-06-10 02:37

【机器学习解惑】多分类问题的性能如何评估？

深入剖析多分类问题的性能评估方法目录多分类评估指标概述核心评估方法详解2.1准确率（Accuracy）2.2混淆矩阵（ConfusionMatrix）2.3精确率（Precision）、召回率（Recall
云博士的AI课堂·2025-06-01 22:29

分类指标之p值，r值，F1值，微平均和宏平均

假设有12个样本可被分为A，B,C三个类别，某个分类器的结果如下：真实预测ABAAAAACBBBBBABCCCCCCACC对于多分类来说，P值，R值，F1值都是针对某个类别来说的。
旺旺棒棒冰·2025-06-01 22:29

机器学习多分类逻辑回归和二分类神经网络实践

1、2-17实现多分类逻辑回归代码#2-17实现多分类逻辑回归importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations
木尘152132·2025-05-27 12:26

Python 基于 Bert 的中文情歌分析，多分类中文情感分析

与传统的二分类情感分析不同，许多应用场景下需要将情感分为更多类别，例如正面、负面和中性，这就是所谓的多分类情感分析。
程序员徐师兄·2025-05-25 06:52

分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测

PNN概率神经网络多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测分类效果代码功能算法流程程序设计参考资料分类效果代码功能该代码实现了一个基于**概率神经网络（PNN）**的多分类任务
机器学习之心·2025-05-21 22:29

R语言机器学习算法实战系列（二十五）随机森林算法多标签分组分类器及模型可解释性

文章目录介绍教程内容加载必要的R包（带详细注释）1.加载数据2.数据分割（按Species分层抽样）3.数据预处理配方4.创建随机森林模型（多分类）5.创建工作流6.设置交叉验证和参数调优7.参数调优8
生信学习者1·2025-05-20 00:04

mrvm是RVM的改进可直接用于多分类模型

MRVM（Multi-classRelevanceVectorMachine）是对传统RVM（RelevanceVectorMachine）的改进版本，旨在直接处理多分类任务，而非依赖传统的“一对一”或
yt94832·2025-05-18 11:25

西瓜书【机器学习（周志华）】目录

机器学习常用术语解释模型的评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分：核心算法线性模型3.1什么是回归3.2一元线性回归3.3多元线性回归3.4对数几率回归3.5线性判别分析（LDA）3.6多分类学习
随机森林404·2025-05-16 21:25

R语言模型评估：使用yardstick包的roc_curve函数评估多分类模型的性能、查看模型在多分类每个分类上的ROC曲线

R语言模型评估：使用yardstick包的roc_curve函数评估多分类模型的性能、查看模型在多分类每个分类上的ROC曲线目录R语言使用yardstick包的roc_curve函数评估多分类（Multiclass
statistics.insight·2025-05-16 10:07

【机器学习和深度学习】分类问题通用评价指标：精确率、召回率、准确率和混淆矩阵

分类问题的评价分类问题对特定样本类别的判定情况混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）召回率（Recall）准确率（Accuracy）F1Scorev1.0分类问题的评价对于1个分类问题，不论其是二分类问题还是多分类问题
YoseZang·2025-05-10 12:21

基于PyTorch和BERT的电商情感多分类任务

在本文中，我们将使用PyTorch和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）来实现一个电商情感多分类任务。
bug_code702·2025-05-04 16:19

【Matlab】基于长短期记忆网络LSTM实现多分类预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】基于长短期记忆网络LSTM实现多分类预测（Excel可直接替换数据）1.算法简介2.测试数据集3.替换数据4.训练进度图5.混淆矩阵6.对比结果7.代码及注释1.算法简介长短期记忆网络LSTM
敲代码两年半的练习生·2025-05-01 16:27

Ubuntu平台使用aarch64-Linux交叉编译opencv库并移植RK3588S边缘端

aarch64-gnu.toolchain.cmake编译OpenCV库编译版本环境配置（默认环境不需要此步骤）：创建CMakeLists.txt英伟达的嵌入式板作为边缘端设备为算法模型的部署提供了便利，目前很多分类或好检测模型针对边缘端做了优化或量化
没有余地 EliasJie·2025-05-01 07:25

吴恩达深度学习作业之 PyTorch 实现多分类任务

在这次作业中会学到：（参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/536483424）PyTorch与NumPy的相互转换PyTorch的常见运算（矩阵乘法、激活函数、误差）PyTorch的初始化器PyTorch的优化器PyTorch维护梯度的方法数据集本项目中，我们要用到一个平面点数据集。在平面上，有三种颜色不同的点。我们希望用PyTorch编写的神经网络能够区分这三种点。im
海盗儿·2025-04-29 06:44

使用AER包进行R语言Logistic回归模型分析——以affair数据为例

使用AER包进行R语言Logistic回归模型分析——以affair数据为例Logistic回归是一种常用的统计分析方法，用于预测二分类或多分类问题。
程序员拓荒·2025-04-28 16:43

基于 SCCAN 模型的序列数据分类实战：从一维卷积到结果分析

SCCAN（SimpleConvolutionalClassifierforAttributeNetworks），基于PyTorch实现完整的训练、评估与结果保存流程，适用于时间序列、特征序列等数据的多分类任务
AI_RSER·2025-04-27 13:49

stylegan2代码复现，适应多分类的图像生成

stylegan2代码复现，适应多分类的图像生成本文的工作stylegan2stylegan2的工作过程：stylegan2的优势Stylegan2代码构建Mapping的网络代码生成器定义鉴别器定义本文的工作
长崆·2025-04-24 13:14

python中，处理多分类时，模型之间的参数设置

在Python的机器学习库中，处理多分类问题时，不同的模型可能会有不同的参数设置来适应多分类场景。
石榴花专场·2025-04-23 05:47

AI(人工智能)学习中的主要分类及其详细说明

特点：简单高效，适合二分类，可扩展为多分类。适用场景：垃圾邮件检测、信用评分。1.2决策树（DecisionTree）原理：通过特征分裂数据，形成树形结构，叶子节点为类别。特点：可解
爱的叹息·2025-04-21 06:35

【图像分类】【深度学习】图像分类评价指标

精确率/查准率)Recall(召回率/查全率)F1-ScoreAUC-ROC曲线(AreaUndertheCurv-ReceiverOperatingCharacteristicCurve)二分类的案例多分类评价指标
牙牙要健康·2025-04-19 22:12

交叉熵在机器学习中的应用解析

文章目录核心概念香农信息量（自信息）熵（Entropy）KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）交叉熵在机器学习中的应用作为损失函数对于二分类（BinaryClassification）：对于多分类
callinglove·2025-04-16 17:13

深入探索 PyTorch：回归与分类模型的全方位解析

本文将深入探讨基于PyTorch的线性回归、逻辑回归以及多分类模型，不仅涵盖基础理论与实现步骤，还会涉及模型优化、常见问题剖析等拓展内容，旨在为大
扉间798·2025-04-14 12:00

机器学习中的回归与分类模型：线性回归、逻辑回归与多分类

本文将详细介绍线性回归、逻辑回归以及多分类任务的相关内容，包括数据预处理、模型定义、损失函数的选择以及评估指标的计算。一、线性回归（连续值预测）线性回归是一种用于预测连续数值型目标变量的模型。
扉间798·2025-04-14 12:29

C语言双向链表的实现

链表有很多分类，比如单向还是双向，循环还是不循环等等。根据这些分类，链表有8种分类。双向链表是其中最复杂的链表。
しかし118114·2025-04-08 21:18

基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

1.任务概述1.1Softmax回归原理Softmax回归是一种用于多分类问题的线性分类模型。其核心思想是将线性回归的输出通过Softmax函数转换为概率分布，从而实现多分类。
阿尔法星球·2025-04-05 12:06

【python】基于nc数据文件实现XGBoost的多分类

基于nc数据文件实现XGBoost的多分类XGBoost介绍库下载nc文件介绍模型搭建nc文件数据读取XGBoost的使用模型源码内容XGBoost介绍XGBoost(ExtremeGradientBoosting
傻傻虎虎·2025-04-04 14:08

PyTorch实战：CIFAR-10多分类任务全流程解析

本文基于PyTorch框架，从数据加载、预处理到可视化，手把手教你实现多分类任务。
不要天天开心·2025-04-03 19:32

图像多分类的人工智能

当涉及到图像多分类任务，通常会使用深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。
love_c++·2025-03-28 05:41

震惊！ “深度学习”都在学习什么

在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
扉间798·2025-03-23 22:01
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