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机器学习课后题——贝叶斯

对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感。朴素贝叶斯的主要缺点有：如果输入变量是相关的，则会出现问题。

Yuetianw·2023-02-05 07:09

机器学习算法——贝叶斯分类器1（贝叶斯决策论）

以多分类任务为例解释其基本原理。1.先验概率（Priorprobability）先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，反映了我们在实际观察之前对某种状态的预期。

Vicky_xiduoduo·2023-02-05 07:32

深度学习用户画像_深度学习在用户画像方面的应用系列

实际上，用户画像的方法有很多，我把他们暂且分为两种，一种是传统机器学习算法，例如无监督聚类、多分类算法(集成树等)，这些方法都需要我们手动提取每个用户的特征，用一个特征向量去代表一个用户，我们把特征向量放到模型里

weixin_39885690·2023-02-05 07:53

Lesson 5.2 分类模型决策边界与模型评估指标（中）

Score1.准确率局限2.混淆矩阵（Confusionmatrix）3.混淆矩阵中的模型评估指标3.1围绕识别类别1所构建的评估指标3.2围绕识别类别0所构建的评估指标4.混淆矩阵评估指标使用策略5.多分类混淆矩阵接下来

虚心求知的熊·2023-02-05 03:02

数据集预处理之归一化

例如，许多分类器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。如果其中一个要素的取值范围较广，则该距离将受此特定要素支配。

「已注销」·2023-02-04 15:56

Softmax Classifier 多分类问题

文章目录8、SoftmaxClassifier多分类问题8.1Revision8.2Softmax8.2.1Design8.2.2SoftmaxLayer8.2.3NLLLossvsCrossEntropyLoss8.2.4Mini-Batch8.3MNISTdataset8.3.1ImportPackage8.3.2PrepareDataset8.3.3DesignModel8.3.4Const

LeoATLiang·2023-02-04 13:43

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）目录

statistics.insight·2023-02-04 12:11

AI重温：二分类和多分类的交叉熵区别

一般激活函数使用sigmoidSigmoid计算公式：此时交叉熵计算公式：or代码如下：corss=np.mean(-np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat)))多分类

怀尔斯666·2023-02-04 12:09

捋一捋二分类和多分类中的交叉熵损失函数

通过矩阵变换，将最后的输出值定为1维01之间的数值，再用BCEloss函数（二分类交叉熵损失函数）构建计算图多分类：隐藏层用激活sigmoid函数处理线性变换后的值，最后一层用softmax函数【e（x

ShuaS2020·2023-02-04 12:38

多分类问题

但是在现实生活中，存在着大量的多分类问题。下面就以鸢尾花数据集来学习如何实现多分类的任务。

xuechanba·2023-02-04 12:36

softmax与CrossEntropyLoss()，log_softmax与 NLLLoss()

我们在处理单标签多分类问题时，若考虑用softmax来对模型最后输出作计算以得到各标签的概率分布，那之后可以通过crossentropy做一个似然估计，求得误差但softmax求出来的概率分布中，每个标签的概率

联邦学习小白·2023-02-04 11:51

如何使用MONAI构建多分类dataset--直接从文件夹加载数据

如图所示，做多类别分类，每个文件夹代表一个类别，所有图像均为NIFTI格式，如何加载进MONAI进行训练？在这之前，我们来看看MONAIdataset加载方法：MONAIdataset的数据(image,label)输入有两种形式，一种是array(数组)，一种是dict(字典)。简单区分一下以array形式加载数据images=["IXI314-IOP-0889-T1.nii.gz","IXI2

Tina姐·2023-02-03 23:00

＜OpenMMLab实战营第一讲＞计算机视觉与OpenMMLab

目录前言一、三大机器视觉任务图像分类：图像检测：图像分割：二、OpenMMLab算法框架介绍三、机器学习和神经网络简介机器学习的基本流程（以分类器问题为例）：多分类任务：四、神经网络的训练神经网络的训练损失函数

努力码代码的菜鸟·2023-02-03 15:34

基础神经网络

基本结构可以理解为根据特征走出一条最佳路线，从左到右为数据计算流程●第一层为输入层，输入数据●最后一层为输出层，输出结果（可以有多个输出如多分类场景）●中间为隐含层2、3个隐含层以上可称为深度学习/深度神经网络

Xagorz·2023-02-02 15:29

阅读笔记——基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

文章目录1文章简介2文本情感分类概述3文本情感多分类项目设计与实现3.1数据处理3.2特征选取3.3线性逻辑回归模型3.4朴素贝叶斯模型4项目结果与分析5总结1文章简介文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域

AItth·2023-02-02 10:11

【机器学习】逻辑回归（实战）

σ(z)=1+e−z1三、查看鸢尾花数据集1、加载iris数据集并查看2、设计二分类实验四、实验：逻辑回归1、分类器的构建2、画图展示五、决策边界的绘制1、训练数据的决策边界2、测试数据的决策边界六、多分类

酱懵静·2023-02-02 10:10

DL入门笔记——机器学习（1）

function对应的set定义函数set——衡量模型好坏——选择最佳模型二、监督学习（supervisedlearning）（1）回归问题function集的输出是scalar连续数值（2）分类问题分为二分类与多分类

Baker_Young·2023-02-02 10:09

nn.CrossEntropyLoss() 中的参数 label_smoothing

先对全连接层的输出计算softmax，视为各类别的置信度概率，再利用交叉熵计算损失在这个过程中尽可能使得各样本在正确类别上的输出概率为1，这要使得对应的z值为+∞，这拉大了其与其他类别间的距离现在假设一个多分类任务标签是

怎样才能回到过去·2023-02-02 09:20

二分类模型-分布式SPARK效果评估实现代码+混淆矩阵

最近在做一个平台级的项目，为了保证分布式的可扩展性，评估最终用sparkmlib进行模型的评估，sparkmlib里面封装好了二分类、多分类、聚类的通用的评估指标，通用指标实现起来都比较简单。

泰格数据·2023-02-02 09:09

SVM多分类问题 :matlab中的应用

转载自:https://blog.csdn.net/lwwangfang/article/details/52355062对于支持向量机，其是一个二类分类器，但是对于多分类，SVM也可以实现。

Tessie333·2023-02-02 09:04

svm多分类python代码_支持向量机(分类问题公式及python实现)

NOTEBOOK支持向量机(分类问题公式及python实现)此notebook包括：1、支持向量机介绍2、什么是线性可分类支持向量机3、什么是线性分类支持向量机4、硬间隔化和软间隔化5、什么是线性分类支持向量机的对偶形式6、非线性支持向量机与核函数7、利用SVM的人脸识别项目包涵的代码知识点有：分割数据集，PCA降维、网格搜索与交叉验证、混淆矩阵、评估报告模块等此篇以从简入繁的形式，结合数学公式与

肖晴方13723899431·2023-02-02 09:31

多分类问题的soft cross entropy 损失函数

在做多分类问题的时候，分类结果的损失函数经常使用交叉熵损失函数，对于预测结果，先经过softmax，然后经过log，然后再根据Onehot向量只取得其中的一个值作为损失函数的吸收值，比如，logsoftmax

Tchunren·2023-02-02 09:01

多分类问题中的mAP计算

图表参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html比如有10类，20个样本，判断为其中一类car的置信度如下表所示，降序排列。从表中gt_label可以看出正例是6个，其他是负例。PASCALVOCCHALLENGE2010年后计算AP的方法是：假设N个样本中有M个正例，如上表我们N是20，M是6，则有6种recall值，分别为1/6,

小魔长飞哥·2023-02-02 09:01

catboost应用于含多个离散特征的数据挖掘多分类问题

#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromcatboostimportCatBoostRegressor,CatBoostClassifierfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThr

赴前尘·2023-02-02 09:29

多分类问题的交叉熵计算

多分类问题的交叉熵在多分类问题中，损失函数（lossfunction）为交叉熵（crossentropy）损失函数。

山阴少年·2023-02-02 09:26

PyTorch 深度学习实践第9讲

第9讲多分类问题源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

错错莫·2023-02-02 09:54

《PyTorch深度学习实践》学习笔记【4】

：《PyTorch深度学习实践》完结合集六、LogisticsRegression（逻辑斯蒂回归模型）虽然它叫做回归模型，但是处理的是分类问题6.0回归问题和分类问题有监督学习：回归问题分类问题二分类多分类回归问题

Pin_BOY·2023-02-02 09:23

7 处理多维特征的输入

课程前提知识BCELoss-BinaryCrossEntropyLossBCELoss是CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类

Micoreal·2023-02-02 09:23

6 逻辑斯蒂回归

文章目录回归问题和分类问题问题提出逻辑回归二分类问题逻辑函数与线性回归方程的不同模型变化loss函数不同BCEloss函数的介绍课程代码课程来源：链接课程文本来源借鉴：链接以及（强烈推荐）Birandaの回归问题和分类问题有监督学习：回归问题分类问题二分类多分类回归问题

Micoreal·2023-02-02 09:52

9 多分类问题

引入代码实现课程内容来源：链接课程文本借鉴：链接以及Birandaの突然发现的也挺好：链接问题引入前篇中，对糖尿病数据集的问题是一个二分类问题，但实际问题中，二分类问题较少，更多的是以MINIST、CIFAR为例的多分类问题

Micoreal·2023-02-02 09:50

SVM算法的理解及其Python实现多分类和二分类问题

目录原理分类理论确定最大间距SVM多分类Python实现多分类二分类总结原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（patternrecognition

·2023-02-02 05:19

编制啊编制，你到底是什么

一份工作会给人带来事业、名、利、享受等收获（若还有更多分类，或这几类

Leda与天鹅·2023-02-02 02:56

LDA 线性判别分析

扩展到多分类任务时，W投影矩阵是维的，其中是原有的特征维度，W是的个最大非零广义特征值所对应的特征向量组成的矩阵，,N是分类数，所以LD

Yuyao_b2c0·2023-02-01 19:43

BERT从零详细解读：如何微调BERT，提升BERT在下游任务中的效果

对于单个样本，它的一个文本分类就是使用CLS这边，第一个CLS的输出，去做一个微调，做一个二分类，或者是多分类。a)这个其实本质是一个文本匹配

kikato2022·2023-02-01 10:05

机器学习之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯它是基于特征独立和贝叶斯定义的一种算法，它在许多分类上都有非常好的效果，由于朴素贝叶斯算法可以通过公式推导，因此有非常坚实的数学基础，朴素贝叶斯模型对数据参数据要求不高，对数据缺失并不敏感。

不准熬夜码代码·2023-01-31 23:06

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记05：多层感知机、详细代码实现

1.4XOR问题1.5总结二、多层感知机2.1解决XOR问题2.2激活函数2.2.1Sigmoid激活函数2.2.2Tanh激活函数2.2.3ReLU激活函数2.3单隐藏层2.3.1单分类问题2.3.2多分类问题

鱼儿听雨眠·2023-01-31 14:59

【文献阅读】数据重采样+特征选择（1）

目录1面向不均衡数据的多分类集成算法1.1两阶段采样1.2算法整体框架1.3实验1.4期刊2基于多阶段混合集成的中小企业信用风险评价3基于边界自适应SMOTE和FocalLoss函数改进LightGBM

Tabitha_Xing·2023-01-31 13:58

文本多分类之Doc2Vec实战篇

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/88391760版权在我之前的几篇博客中，我介绍了两种文档向量化的表示方法,如Sklearn的CountVectorizer和TfidfTransformer，今天我们再来学习另外一种文档的向量化表示方法-Doc2Vec。如果你还不太了解Doc2Vec的话，我提供一些资料以便你可以

javastart·2023-01-31 11:14

意图识别和文本分类（六）

我们可以发现文本分类的目的就是为了进行意图识别在当前我们的项目的下，我们只有两种意图需要被识别出来，所以对应的是2分类的问题可以想象，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，这样就是一个多分类的问题

秃顶·2023-01-31 09:46

常见机器学习算法优缺点总结

2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。

LoveMIss-Y·2023-01-31 09:42

python从指定文件夹复制部分文件到另一文件夹

从指定文件夹复制部分文件到另一文件夹定义移动函数remove_fileos.listdir(path)shuffle()remove_file()阳性病例集阴性病例集尝试使用python对原来的数据集进行了新的组织，原来是想做多分类就使用了多级多病例的组织方式

往阳光走·2023-01-31 09:03

ML 监督学习分类逻辑回归

逻辑回归也可以从二元分类扩展到多分类，这就是多项式回归。

XinY_VV·2023-01-30 19:08

深度学习（二）---算法岗面试题

●神经网络为什么用交叉熵参考回答：通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点

勇敢牛牛@·2023-01-30 13:51

数学建模学习笔记（13）分类模型

分类模型分类问题的基本概念逻辑斯蒂回归（Logistic）Fisher线性判别分析多分类问题的SPSS求解分类问题的基本概念分类问题概述：对于给定的一个对象，根据其特征将其划分到多个已给定的类别中的一个

北岛寒沫·2023-01-30 12:43

pytorch深度学习（10）：卷积神经网络（CNN）并尝试在GPU上运行模型

以pytorch深度学习（9）：加载MNIST数据集，使用Softmax进行多分类一文中的例子，使用卷积层神经元，并将模型和数据放在gpu上运行代码如下：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.f

谁最温柔最有派·2023-01-30 12:10

线性模型 - 多分类 & LinearSVC

上一篇：Logistic回归&线性支持向量机文章目录多分类实践完整代码多分类许多线性分类模型只适用于二分类问题，不能轻易推广到多类别问题（除了Logistic回归）。

ZhShy23·2023-01-30 11:03

python 多分类模型优化_【Python与机器学习】：利用Keras进行多类分类

这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificialneuralnetwork)来解决多分类问题。

weixin_39998462·2023-01-30 11:32

python解决多分类问题_解决多标签分类问题(包括案例研究)

由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。1.多标签分类是什么?让我们来看看下面的图片。如果我问你这幅图中有一栋房子，你会怎样回答?选项为“Yes”或“No”。或者这样问，所有的东西(或标签)与这幅图有什么关系?在这些类型的问题中，我们有一组目标变量

zy2752639565·2023-01-30 11:02

python 多分类模型优化_二分类、多分类、回归任务，一个项目get竞赛必备模型...

近日，有开发者在GitHub上开源了一个包含数据挖掘类比赛常用模型的项目，主要涵盖二分类、多分类以及回归任务。项目代码全部使用Python实现。

weixin_39616287·2023-01-30 11:02

Python机器学习-多元分类的5种模型

最近上了些机器学习的课程，于是想透过Kaggle资料集来练习整个资料科学专案的流程，在模型训练阶段，虽然听过许多分类模型，但不是很了解其各别的优缺点与适合的使用时机，所以想来整理一篇文章，统整上课学习与网路资料

wuxiaopengnihao1·2023-01-30 11:00

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