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机器学习——多分类学习模型

多分类学习—多分类问题的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。常见的拆分策略由三种：“一对一（OvO）”、“一对其余（OvR）”和“多对多（MvM）”。

Eureka丶·2023-01-30 11:00

多分类的几种实现方式

尊敬的读者您好：笔者很高兴自己的文章能被阅读，但原创与编辑均不易，所以转载请必须注明本文出处并附上本文地址超链接以及博主博客地址：https://blog.csdn.net/vensmallzeng。若觉得本文对您有益处还请帮忙点个赞鼓励一下，笔者在此感谢每一位读者，如需联系笔者，请记下邮箱：[email protected]，谢谢合作！之前做过一个关于’非房产品个性化推荐‘的项目，其中涉及

Jack-He·2023-01-30 11:00

labelme分割数据单分类多分类

1.准备三个必备目录data_annotated:存放labelme标注的jpg与jsonlabelme2voc.py#!/usr/bin/envpythonfrom__future__importprint_functionimportargparseimportglobimportosimportos.pathasospimportsysimportimgvizimportnumpyasnpi

H A I·2023-01-30 08:38

决策树算法与实战

决策树是一种常见的机器学习方法，根据上一篇文章中所说的多分类问题。决策树可以对二分类以及多分类进行建模，同时我们还可以得到相应的阈值。

first青年危机·2023-01-30 08:29

【附核心代码】C++实现特征值连续的多分类问题（朴素贝叶斯、决策树、感知机）

C++实现简单机器学习算法朴素贝叶斯原理核心代码决策树原理核心代码感知机原理算法流程核心代码总结朴素贝叶斯原理详细公式及推导请参考博客朴素贝叶斯核心代码//计算先验概率vector>Probability(vector>train_data){vector>p_u;vectorp{0,0,0,0};//初始化p为3个0vectoru1{0,0,0,0};//第一列数据的均值，u1[0]表示类别

柠檬水(●ˇ∀ˇ●)·2023-01-30 08:23

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵

另外，在多分类预测时，比如：一张图，要预测它是猫，或是狗，或是人

shaolin79·2023-01-30 02:58

手动以及使用torch.nn实现前馈神经网络实验

其他文章文章目录一、任务1-手动实现前馈神经网络1.1任务内容1.2任务思路及代码1.2.0数据集定义1.2.1手动实现前馈网络-回归任务1.2.2手动前馈网络-二分类任务1.2.3手动实现前馈神经网络-多分类

Drailife·2023-01-29 19:27

Lesson 4.1-4.2 逻辑回归模型构建与多分类学习方法&逻辑回归参数估计

Lesson4.1逻辑回归模型构建与多分类学习方法首先我们来讨论关于逻辑回归的基本原理，当然，在此过程中，我们也将进一步补充机器学习数学理论基础。

Grateful_Dead424·2023-01-29 13:58

Pytorch 深度学习笔记

毋丶疗·2023-01-29 11:37

机器学习性能指标分析

2018-12-09-16-58-33.jpg其中：分类问题，一般又为分为二分类和多分类。

yaoleiroyal·2023-01-29 09:06

吴恩达机器学习：神经网络 | 多分类问题

这周我们首先尝试使用逻辑回归来解决多分类问题（手写字符识别）。

拼搭小怪·2023-01-28 16:04

西瓜书学习笔记7-贝叶斯分类器

chapter7贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记，以多分类为例解释原理

weixin_41872340·2023-01-28 15:00

softmax 激活函数

目录softmax函数softmax激活函数softmax用于多分类过程中，它作用在输出层将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！

SYP_·2023-01-28 12:07

Softmax激活函数

在多分类问题中，我们通常回使用softmax函数作为网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率，所有概率值加起来等于1，softmax的公式为简单的Softmax

qianchedu·2023-01-28 12:07

softmax/sigmoid tanh/ReLU/Leaky ReLU

sigma(x_i)={\frac{e^{xi}}{\sum_{j=1}^{j=n}e^{xj}}}σ(xi)=∑j=1j=nexjexi概率之和为1，元素之间相互关联抑制，取值被压缩到（0，1）可用于多分类问题

mrcoderrev·2023-01-28 12:07

什么是好的模型结果？（监督学习模型的衡量）

（回归）二分类问题假设检验，p-valueconfusionmatrix混淆矩阵召回率，准确率F1-scoreROC&AUC3.多分类模型如何衡量模型结果？

esskeetit·2023-01-28 07:22

基于ml-knn的多标签分类

首先要区别多分类和多标签的区别。多分类问题：一个样本的类别是多个，比如判别一个未知水果,它可能是苹果，也可能是香蕉，也可能是西瓜。水果的种类的是多样的，但是一个样本只可能是其中一类。

一心一意弄算法·2023-01-27 15:01

Python 机器学习——回归（逻辑回归）

0 前言本次教程分为三部分逻辑回归在二分类问题的应用逻辑回归在大数据集多分类问题的应用练习题如想了解逻辑回归的相关理论知识，可以参考：LogisticRegression（逻辑回归）原理及公式推导1 考试成绩预测

LowoL·2023-01-27 14:04

医学图像语义分割多分类任务计算mIoU和dice的函数

多分类分割网络输出为的结果为[channel,height,width]，channel对应分类，每个channel的pixel的值为对应当前分类的置信度。

Alex-Leung·2023-01-27 13:33

深度学习网络设计流程

Step5：开发比基准更好的模型Step6：扩大模型规模：开发过拟合的模型Step7：模型正则化与调节超参数Step1：定义问题收集数据确定问题是什么：即输入与预测分别是什么；确定分类问题：是二分类问题、多分类问题

o0卤化氢0o·2023-01-27 12:53

西瓜书第三章笔记

西瓜书第三章笔记文章目录西瓜书第三章笔记线性模型线性回归广义线性模型对数线性模型对数几率回归线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis)LDA多分类学习一对一OvO：一对其余OvR

MathPie·2023-01-27 10:56

sklearn中的metrics

文章目录MSE交叉验证准确率、精度、召回率、F1、AUC准确率混淆矩阵精度、召回率、F1ROC&AUC阈值衡量、ROC曲线阈值选择ROC曲线多分类的metrix问题，请见多分类问题。

jediael_lu·2023-01-27 09:37

毕设教学多分类与数据预测分析算法 - python

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

caxiou·2023-01-27 08:04

Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序

也可以改成多分类。会提供原始数据，数据可直接替换为自己的数据运行，注释详细，包教会和运行，后续有问题会耐心解答。

「已注销」·2023-01-27 08:46

多分类-mnist数据集-Pytorch实现

多分类-mnist数据集-Pytorch实现model.parameters()forparaminmodel.parameters():#model.parameters()返回generate迭代器

ScrapingBoy·2023-01-27 07:41

中文文本多标签文本分类（python tensorflow2实现）

先来说说多标签分类和二分类，多分类的区别。二分类，多分类的标签只有一个，换句话说就是只属于一个类别，多标签分类则是属于多个类别。数据集采用的是头条新闻的数据（处理起来有点坑。。。）

。。。。。。400·2023-01-27 07:10

mmcls多标签分类实战（一）：制作多标签数据

Multi-class与Multi-label的区别首先，我们需要构建数据集，需要注意的是，多标签分类的数据集与多分类数据不同。

小小小绿叶·2023-01-27 07:09

数学建模笔记-第九讲-分类模型-逻辑回归

文章目录分类模型逻辑回归生成虚拟变量线性概率模型存在两个问题解决第二个问题连接函数取法SPSS实战过拟合现象交叉验证Fisher线性判别分析SPSS操作多分类问题作业：鸢尾花分类分类模型二分类模型逻辑回归

丸丸丸子w·2023-01-26 23:47

accuary、micro 、macro、weighted F1-score

目录1.多分类中accuary与microF1-score的恒等性证明【1】：2.机器学习Micro-F1和Macro-F1详解【2】1.多分类中accuary与microF1-score的恒等性证明【

yimenren·2023-01-26 22:15

分类问题评价指标及用法

简介混淆矩阵（ConfuseMatrix）准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1-ScoreROCAUCP-R曲线（Precision-RecallCurve）多分类

要坚持写博客呀·2023-01-26 22:14

多分类f1分数_所以多分类情况下sklearn的f1值到底是怎么计算的

已经很久没有更新新的文章啦，最近在弄GCN，很多东西的理解都还没有很透彻，所以也不太好发，不过就在今天“南归”的时候刷知乎，刷到了这么一个朋友(@苏小胖与喵)的疑问：这。。。么简单的问题。。。。我还真没思考过。。。。调包侠调sklearn习惯了，殊不知岁月静好有人为我负重前行，所以到底哪种计算方式才是正确的我不太好说，不过sklearn的方式是值得探究探究。于是，就直接做了个小实验：大致思路如下：

郝培强·2023-01-26 22:43

【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1

基本概念首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal,TP,FP,TN,FNTP:truepositive。预测是正确的正样本FP:falsepositive。预测是错误的正样本TN：truenegative。预测是正确的负样本FP:falsepositive。预测是错误的负样本通常我们会做出这样的一个混淆矩阵：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保

微信公众号[机器学习炼丹术]·2023-01-26 22:11

混沌矩阵中如何选择F1-score

一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。

NA.PIE·2023-01-26 22:09

深度学习（matlab）——3.多分类

在前面两节我们已经可以通过一个简单的多层神经网络来实现一些二分类的问题，但是当在某些情况下，我们的样本可能不止需要被分为不止一类，那么怎么样找到当前样本在这样多的分类种最有可能的情况就是我们需要解决的问题。一个很简单的思路就是按照之前Sigmoid的方法计算之后，计算每个分类的值后，再计算每个分类值占总和的百分比，这样根据这个比例，我们就可以在多种的分类种类种找到最有可能的分类结果。这也就是激活函

NamePY·2023-01-26 15:27

R语言有序多分类概率模型比较并计算模型和参数的P

“有序多分类回归？”这样的名次？容易让人大雾弥漫：多元？是多酚类还是多变量？有序？怎么安排有序？迷迷糊糊做了，但是，P值怎么计算？

茅逗逗·2023-01-26 15:57

matlab中refcurve,利用matlab中自带的的perfcurve函数评价多分类

利用SVM做多分类，想要利用perfcurve函数画出roc图，计算AUC然后对分类结果进行评价。

实验楼在线教育·2023-01-26 15:27

多分类评估指标计算

文章目录混淆矩阵回顾Precision、Recall、F1回顾多分类混淆矩阵宏平均（Macro-average）微平均（Micro-average）加权平均（Weighted-average）总结代码混淆矩阵回顾若一个实例是正类

WGS.·2023-01-26 15:26

机器学习（五）logistic回归进行二分类以及多分类（Python代码）

2.1.2例子2.1.3迭代公式2.1.4训练步骤2.2梯度下降算法2.2.1与梯度上升算法的区别2.2.2迭代公式2.2.3训练步骤2.3随机梯度上升算法2.3.1训练步骤3.分类3.1二分类3.2多分类

yunggemmy·2023-01-26 14:19

bert模型可以做文本主题识别吗_NLP之文本分类：「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较...

三种模型比较英语原文：TextClassificationwithNLP:Tf-IdfvsWord2VecvsBERT翻译：雷锋字幕组(关山、wiige)概要在本文中，我将使用NLP和Python来解释3种不同的文本多分类策略

weixin_39605463·2023-01-26 12:44

机器学习：线性模型-多分类任务拆分之纠错输出码ECOC浅析

多分类任务通常转化为多个二分类任务，再对预测结果进行集成得出最终分类结果。拆分为二分类任务通常有3种：一对一（OvO）,一对其余（OvR）和多对多（MvM）。

supercolar·2023-01-26 10:10

迁移学习在医学图像分类中的研究进展

、参数调整策略，从迁移模型中提取特征的策略5种迁移学习模式：简单模式：深度卷积神经网络(deepconvolutionneuralnetwork,DCNN)模式、混合模式、特征组合分类模式、复杂模式：多分类器融合模式和二次迁移模式

luemeon·2023-01-25 11:08

3.4 Softmax回归【李沐动手学深度学习】

目录1.从回归到多分类——均方损失Softmax回归2.Softmax和交叉熵损失损失梯度3.损失函数3.1均方损失（L2Loss）3.2绝对值损失函数（L1Loss）3.3鲁棒损失Huber'sRobustLoss4

iCiven·2023-01-25 10:39

机器学习03 线性模型

再考虑经由映射函数处理二分类任务的对数几率回归（logisticregression,或logitregression），和利用样本点投影距离处理二分类任务的线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA），最后介绍多分类学习

思想在拧紧·2023-01-25 09:50

CUDA RuntimeError问题

RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggered原因pytorch在做多分类任务的时候出现类别数目的问题。

秃贝·2023-01-25 07:29

【机器学习】盘点Kaggle中常见的AutoML工具库及用法

https://github.com/sberbank-ai-lab/LightAutoML推荐指数：⭐⭐⭐LightAutoML是基于Python环境下的结构化自动机器学习库，现在支持的任务有：二分类多分类回归任务

风度78·2023-01-24 11:33

《机器学习》阅读笔记第三章

Contents1.不同学科中的线性模型[^1]2.线性模型：回归任务2.1估计方法2.2正则化2.3广义线性模型3.线性模型：分类任务3.1对数几率回归线性判别分析（LDA）[^3]多分类的基本思路1

Golden_Baozi·2023-01-24 11:28

【机器学习算法面试】（二）朴素贝叶斯的算法实现

概要朴素贝叶斯算法是一种适用于二分类和多分类分类问题的「分类算法」。在贝叶斯概率框架下，通过相应推导得知，「期望风险最小化等价于后验概率最大化」。

Blank_spaces·2023-01-24 11:45

不平衡多分类问题模型评估指标探讨与sklearn.metrics实践

需要对我们模型进行评估、评价，并依据评估结果决策下一步工作策略，常用的评估指标有准确率、精准率、召回率、F1分数、ROC、AUC、MAE、MSE等等，本文将结合SKlearn的metrics所封装的函数，重点围绕多分类问题实践评估指标

肖永威·2023-01-24 10:32

LightGBM介绍

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被应用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务。

big_matster·2023-01-24 07:35

机器学习 --- 多分类学习

在现实生活中，很多问题并非“非黑即白”的问题，而是可以分为多个不同的类别，这些问题可以视为多分类学习任务。多分类学习任务可以基于二分类算法进行推广后解决。

川师_King·2023-01-23 19:33

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