多分类

PyTorch程序练习（一）：PyTorch实现CIFAR-10多分类

一、准备数据代码importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#========================================准备数据========================================#定义预处理函数transf
Vyswgt·2023-08-06 07:35

基于麻雀算法改进BP神经网络的多分类预测，ssa-bp多分类识别

BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码基于麻雀算法改进的BP神经网络多分类识别数据
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-05 15:30

机器学习一些代码记录

计算多分类时的每个类别的F1接口sklearn.metrics.classification_report(y_true,y_pred,labels=None,target_names=None,sample_weight
IT_小马哥·2023-08-05 11:03

成外附小西宸学校 张姣 一下 1.4《给物体分类》教学反思

改进：本课的改进思路是我在课堂最后问学生还在生活中的哪些地方看到了分类，有很多孩子列举了很多分类，比如动物园、垃圾分类、医院分不同的科室等
张姣·2023-08-04 11:28

《深度学习之PyTorch物体检测实战》读书笔记（二）神经网络的基本组成

Softmax函数用于多分类问题。池化层用
pzb19841116·2023-08-03 18:02

分类任务与激活函数

分类任务可分为:二分类,多分类,多标签分类1.分类任务二分类多分类多标签分类2.建模上的区别3.代码实现#激活函数练习#sigmoidimportnumpyasnp#输入的数字越小越靠近0,数字越大越靠近
Cocktail_py·2023-08-02 19:31

区分外显和内隐分类学习的实验范式-笔记

Deferredfeedbacksharplydissociatesimplicitandexplicitcategorylearning.Psychologicalscience,25(2),447-457.关于多分类学习系统的争论让人想起
经济建设丫·2023-08-02 02:57

XGBoost的基础思想与实现

保留了部分与梯度提升树类似的属性2.XGBoost的sklearnAPI实现2.1sklearnAPI实现回归2.2sklearnAPI实现分类3.XGBoost回归的原生代码实现4.XGBoost分类的代码实现4.1二分类4.2多分类极限提升树
talle2021·2023-08-01 23:36

【Python机器学习】实验04(1) 多分类(基于逻辑回归)实践

文章目录多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类1.1数据的预处理1.2训练数据的准备1.3定义假设函数，代价函数，梯度下降算法（从实验3复制过来）1.4调用梯度下降算法来学习三个分类模型的参数1.5
Want595·2023-08-01 17:44

基于传统检测算法hog+svm实现图像多分类

直接上效果图：代码仓库和视频演示b站视频005期：到此一游7758258的个人空间-到此一游7758258个人主页-哔哩哔哩视频代码展示：数据集在datasets文件夹下运行01train.py即可训练训练结束后会保存模型在本地运行02pyqt.py会有一个可视化的界面，通过点击按钮加载图片识别。科普相关知识：传统图像分类检测算法通常包括以下几种：支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，用
no_work·2023-07-31 10:28

多分类问题-Softmax Classifier分类器

概率分布：属于每一个类别的概率总和为0，且都>=0，n组类别需要n-1个参数就能算出结果数据预处理loss函数crossentropyloss()函数CrossEntropyLossLogSoftmax+NLLLoss。也就是说使用CrossEntropyLoss最后一层(线性层)是不需要做其他变化的；使用NLLLoss之前，需要对最后一层(线性层)先进行SoftMax处理，再进行log操作。nl
Yuerya.·2023-07-30 16:26

李宏毅机器学习（一）导论

这种机器人不具备自我学习的能力机器学习是根据我们的大量数据寻找到一个function函数，以获得对新数据的预测（回归）或识别（分类）的过程插图1训练好数据实现分类，输入一张猫图片，输出cat回归函数输出是个数值（连续或区间连续）分类函数输出是0,1,2,3……(包括多分类和二分类
ca8519be679b·2023-07-30 02:23

机器学习——异常检测

一般异常检测是无监督学习，因为它不是二分类而是多分类问题。**问题1
AIGC人工智残·2023-07-29 13:32

机器学习(二)逻辑斯特回归

它可以用于二分类问题和多分类问题，通过将输入数据映射到概率空间中的一个特定区间内，从而输出离散的分类标签。在本文中，我们对逻辑斯特回归的原理和推导过程进行详细介绍。
林墨40·2023-07-29 04:35

二、逻辑回归

二、逻辑回归1.线性回归2.分类问题1）二分类2）多分类3.逻辑回归模型简介1）逻辑回归背景2）逻辑回归主要基于以下三个目的3）优缺点4.逻辑回归原理1）构造函数（Sigmoid函数）2）设置分布函数3
木筏筏筏·2023-07-28 21:49

梯度提升树的参数

目录1.迭代过程1.1初始预测结果的设置1.2使用回归器完成分类任务①二分类情况②多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类交叉熵损失b.多分类交叉熵损失c.二分类指数损失d.
talle2021·2023-07-28 16:40

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第3章线性模型

过了一遍第三章，大致理解了内容，认识了线性回归模型，对数几率回归模型，线性判别分析方法，以及多分类学习，其中有很多数学推理过程以参考他人现有思想为主，没有亲手去推。
一个甜甜的大橙子·2023-07-28 13:30

LightGBM Java实现在线预测

LightGBM是三大知名GBDT的实现之一，支持二分类，多分类。
尼小摩·2023-07-28 05:40

pytorch分类和回归：阿里天池宠物年龄预测

文章目录dog年龄预测论文Deepexpectationofrealandapparentagefromasingleimagewithoutfaciallandmarks分类的损失函数1.多分类交叉熵损失函数
tony365·2023-07-28 01:40

CrossEntropy（交叉熵损失函数pytorch）

介绍crossentropy损失函数主要用于多分类任务。它计算了模型输出与真实标签之间的交叉熵损失，可以作为模型优化的目标函数。
夏子期lal·2023-07-27 23:07

pytorch学习-线性神经网络——softmax回归+损失函数+图片分类数据集

1.softmax回归Softmax回归（SoftmaxRegression）是一种常见的多分类模型，可以用于将输入变量映射到多个类别的概率分布中。
一只小百里·2023-07-27 10:56

python中的torch.nn.Softmax() 用法和例子 dim=1 dim=2

softmax函数通常在分类问题中使用，可以将一个多分类问题转换成多个二分类问题，从而得到每个类别的概率分布。语法格式torch.nn.Softmax(dim=None)其中，dim是要进行sof
longjiaxin1314·2023-07-27 00:52

Python 逻辑回归：理论与实践

3.1数据准备3.2创建逻辑回归模型3.3模型训练3.4模型预测3.5模型评估4.可视化决策边界4.1绘制散点图4.2绘制决策边界5.使用不同数据集测试模型5.1线性可分数据集5.2线性不可分数据集6.多分类逻辑回归
繁依Fanyi·2023-07-26 22:48

【RS】基于规则的面向对象分类

在ENVI中有很多分类工具，如最基础的监督分类（最大似然法、最小距离、支持向量机、随机森林）、非监督分类（K-means、IsoData），还有面向对象、面向过程的提取，亦或是深度学习模块、精准农业模块
RS迷途小书童·2023-07-26 11:32

支持向量机概述

支持向量机在深度学习技术出现之前，使用高斯核的支持向量机在很多分类问题上取得了很好的结果，支持向量机不仅用于分类，还可以用于回归问题。它具有泛化性能好，适合小样本和高维特征的优点。
加油吶·2023-07-26 07:59

26. 日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 聚类

K-means的不足K值需要人为设定，不同K值得到的结果不一样；往往人们并不知道分为几类对初始的簇中心敏感，不同选取方式会得到不同结果；对异常值敏感；样本只能归为一类，不适合多分类任务；不适合太离散的分类
薛东弗斯·2023-07-26 06:14

Flutter加载Html并实现与JS 的双向调用

https://blog.csdn.net/zl18603543572/article/details/965857072019-07-2016:01:01早起的年轻人阅读数2025收藏更多分类专栏：flutterflutter
sundayme·2023-07-25 08:53

C++学习之STL：list的模拟实现与解析

STL之list一级目录：list的介绍二级目录：list接口三级目录：list的模拟实现一级目录：list的介绍1.在数据结构中，我们都学过list是一个链表，有很多分类，比如单向链表，双向链表，循环链表等等
梳碧湖的敲键人·2023-07-25 06:57

10 Loaders加载模型到Three.js

2018-10-0817:19:08专注前端30年阅读数3049更多分类专栏：达人课three.js基础入门版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明
不玩了啊·2023-07-25 04:52

基于sklearn计算precision、recall等分类指标

score函数1.5precision_recall_curve函数1.6roc_curve函数1.7roc_auc_score函数1.8classification_report函数二、二分类任务三、多分类任务
酒酿小圆子～·2023-07-24 18:22

ML 监督学习 回归 支持向量机

首先补充分类问题SVM不能用于多分类问题，但我们可以用The“One-vs-One”trickforMulti-ClassSVMsSVR（SupportVectorRegression，支持向量回归）使用
XinY_VV·2023-07-24 06:13

吴恩达机器学习-logistic回归

logistic回归—离散变量的分类问题（0,1）分类，通常0表示“没有某样东西”，1表示“有某样东西”如有癌症，是垃圾软件等上图所示是一个（0,1）分类问题，当y的取值为{0,1,2,3}时，就变成一个多分类问题线性回归拟合而分类问题上述问题是一个肿瘤预测问题
魏清宇·2023-07-22 20:28

【机器学习教程】五、支持向量机（Support Vector Machines）

其独特的特点使得它在许多分类和回归任务中表现出色。SVM的原理基于统计学习理论和几何学的概念，并具有较好的理论基础和严格的数学推导。
晨星同行·2023-07-22 11:19

【机器学习教程】二、逻辑回归：从概率到分类的利器

尽管名字中带有"回归"一词，但逻辑回归实际上是一种分类模型，它通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行二分类或多分类任务。逻辑回归具有许多优点，如简单易懂、计算效率高以及对大规模数据集的可扩展性。
晨星同行·2023-07-21 11:46

关于监督学习问题的样本扩充与平衡问题

样本扩充与平衡问题在多分类样本集的训练学习中，通常会遇到各类别样本集不平衡的问题，它会导致模型训练过程的总类别样本集训练的病态。
DeeGLMath·2023-07-20 09:37

python多分类与数据预测分析

文章目录0前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1逻辑回归的介绍和应用1.1逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践**St
kooerr·2023-07-20 02:26

pytorch中损失函数nn.CrossEntropyLoss与激活函数softmax的关系

在多分类单标签任务中，常使用CrossEntropyLoss作为损失函数，而使用softmax作为对应的最后一层的激活函数。
深浅卡布星·2023-07-19 14:44

机器学习算法（九）：神经网络（neural networks，NN）

目录1什么是神经网络1.1神经元模型1.2感知机1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2神经网络目标函数2.1交叉熵代价函数（二分类交叉熵解决多分类问题）2.2交叉熵代价函数（多分类交叉熵）+softmax
意念回复·2023-07-18 12:22

logit回归模型_是或否，Logit模型详解以及论文实践

目录1．Logit和Probit的模型差别2．二分类Logistic回归模型3．多分类Logistic回归模型4．次序Logistic回归模型5．面板数据Logistic回归模型Logit回归(又称逻辑回归
weixin_39620370·2023-07-18 01:59

小白学习机器学习---第七章：集成学习

1.个体与集成集成学习（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）。
hx14301009·2023-07-17 23:30

第七章 集成学习

7.3.1Bagging7.3.2随机森林7.4结合策略7.4.1平均法7.4.2投票法7.4.3学习法7.6实验：Adaboost第七章集成学习7.1个体和集成集成学习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如在二分类中
Keep--Silent·2023-07-17 22:27

干货 | 一文完全理解AUC-ROC曲线

当我们需要检查或可视化多分类问题的性能时，我们使用ROC曲线下的面积
小白学视觉·2023-07-17 10:18

分类模型评估指标详解（二分类、多分类、混淆矩阵）

一、二分类评估1.混淆矩阵(ConfusionMatrix)TP：1的预测为1(正确的积极)正确判断FP：0预测为1(错误的积极)错误判断FN：1预测为0(正确的消极)漏判断的TN：0预测为0(错误的消极)成功未判断的准确率：(accuracy)：预测对的值占预测总的概率(PR)精准率：(precision)=TP/(TP+FP)-----目标指标预测正确的的概率(预测股票的涨/跌)precisi
龍尐·2023-07-16 18:42

二分类任务为什么常见用softmax而不是sigmoid

，然后sigmoid激活输出结果，映射到0-1之间，然后二分类交叉熵损失函数进行训练即可，但是我常常看到的很多别人写的工程代码中，二分类他们都是定义2个输出，然后softmax映射成0和1的概率，再用多分类的交叉熵损失函数进行训练
Guapifang·2023-07-16 12:20

CrossEntroy的计算

categorical_crossentropy用于多分类。
zzm8421·2023-07-16 05:27

怎么用爱问转换工具在线拆分PDF文件

我们平时在工作中会用到很多PDF文件，有的PDF文件内容很多，里面也有许多分类类别，其实对于这种内容多的PDF文件，可以使用拆分的方式，来获取自己需要的材料，那么，如何快速拆分PDF文件呢？
jyqjyq666·2023-07-16 03:14

屡战屡败不战则胜

投资本身也有很多分类。
肖港·2023-07-16 03:50

Albert处理文本分类任务

、构建分类任务1.引入库2.配置参数3.读取处理数据4.加载Albert预训练模型5.开始训练6.验证模型总结参考文献准备工作预训练模型下载地址：Albert_Large_zh数据集下载地址：事故灾害多分类数据集
趋吉避凶·2023-07-16 02:08

机器学习实验-BP神经网络的实现

手写字体（2）手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。利用sklearn来训练一个简单的全连接神经网
Tancy.·2023-07-15 20:11

多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集%P_train=res(1:260,1:12)';T_train=res(1:260,13)';M=size(P_train,2);P_test=res(261:end,1:12)';T_test
机器学习-深度学习·2023-07-15 19:41
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