GA-SVM多分类

loss盘点: asl loss (Asymmetric Loss) 代码解析详细版

1.BCE公式部分可以简单浏览下这篇博客的文章：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/114121003这是多分类经典BCELossBCELossBCELoss
氵文大师·2023-04-11 05:03

机器学习——SVM多分类问题

线性二分类器的最优超平面1、超平面2、最优超平面3、最优分类面4、支持向量与支持向量机非线性SVM1、常见的核函数2、SVM案例3.举例分析多分类SVM1.直接法2.间接法线性SVM1.什么是SVM？
肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-11 00:30

D.6 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-04-10 21:10

PyTorch深度学习实战 | 基于线性回归、决策树和SVM进行鸢尾花分类

对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文将使用决策树、线性回归、
TiAmo zhang·2023-04-10 15:03

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码

分享给大家，北大教授的一段话：你发现没，喜欢独来独往的人，其实大部分都是品行非常好的人。这些人从来不扎堆，也不搬弄是非。只喜欢一个人，把自己应该干的事干好，享受自己干干净净的精神世界，和干干净净的生活圈子。有点时间就宅在家里，给自己做顿饭，放首喜欢的音乐，
追光者♂·2023-04-10 13:16

如何用Python实现神经网络softmax多分类模型

这几天在review一些代码，手撸了一个softmax捋一捋思路，谈谈如何从无到有构建一个完整的神经网络模型，完整代码请查阅我的Github:https://github.com/LittletreeZou/Python-Projects新的一年开始了，题主的新年愿望之一就是好好用心经营，多学习多写文章多分享ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ一、什么是softmax?在数学，尤其是概率论和相关领域中，softm
松鼠的读书笔记·2023-04-10 09:30

ValueError: cannot reshape array of size 786432 into shape (256,256,3)

ValueError:cannotreshapearrayofsize786432intoshape(256,256,3)用Keras实现unet多分类测试批量图片的时候遇到的问题，输入图片为（512,512,3
a�+b�=c�·2023-04-10 04:06

Python实现softmax反向传播的示例代码

目录概念反向传播求导代码概念softmax函数是常用的输出层函数，常用来解决互斥标签的多分类问题。
·2023-04-10 01:53

Accuracy/Precision/Recall/F1

对于多分类假设有三分类[1,2,3]，那么有P1，R1，F1和P2，R2，F2和P3，R3，F3。
京漂的小程序媛儿·2023-04-09 18:57

预训练模型：GPT

该模型的核心思想是通过二段式的训练，以通用语言模型加微调训练的模型完成各项下游NLP任务，包括文本生成、二分类、蕴含、相似度、多分类等。
HadesZ~·2023-04-09 15:26

CCF 疫情期间网民情绪识别 trick分享

多分类问题下面，我们经常会遇到一些指标，比如正在进行的DF平台上的比赛，疫情期间网民情绪识别，用这个trick就能轻易地提分。
Cingti·2023-04-09 13:23

loss函数之MultiMarginLoss, MultiLabelMarginLoss

MultiMarginLoss多分类合页损失函数（hingeloss），对于一个样本不是考虑样本输出与真实类别之间的误差，而是考虑对应真实类别与其他类别之间的误差对于包含NNN个样本的batch数据D(
旺旺棒棒冰·2023-04-09 00:56

多标签分类-体检数据分析病人-keras

multi_label）分类任务——keras实战最近在读论文的的过程中接触到多标签分类(multi-labelclassification)的任务，必须要强调的是多标签（multi-label）分类任务和多分类
看不见我呀·2023-04-08 15:48

机器学习笔记5：Softmax分类器的logistic回归

在logistic回归模型中，我们只是讲了二分类问题，但是在我们的实际分类应用中，还涉及多分类问题，那么，这个时候，就需要用到softmax分类器了。
陆撄宁·2023-04-08 15:23

机器学习笔记——多分类与softmax

机器学习笔记——多分类与softmax一、多分类问题1.问题简述2.“一对一”OvO3.“一对多”OvR4.
AgentSmart·2023-04-08 15:36

机器学习笔记03 -- GBDT回归、二分类、多分类问题

一、GBDT回归1偏差方差，过拟合欠拟合偏差bias：是用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值与真实模型的输出值之间的差异。方差Variance：是不同的训练数据集训练出的模型输出值之间的差异。想要结果偏差小，就要让模型复杂，参数多，但这样模型的学习能力会过强，导致方差大，在测试集上表现差，表现为过拟合。想要结果方差小，就要让模型简单，参数少，但这样会导致模型学习能力弱，导致偏差大，
wafq·2023-04-08 15:36

【机器学习】SoftMax多分类---学习笔记

SoftMax---学习笔记softMax分类函数定义：softmax分类损失函数softMax分类函数首先给一个图，这个图比较清晰地告诉大家softmax是怎么计算的。(图片来自网络)定义：给定以歌n×kn×kn×k矩阵W=(w1,w2,...,wk)W=(w_1,w_2,...,w_k)W=(w1,w2,...,wk),其中，wj∈Rnw_j\inR^nwj∈Rn为n×1n×1n×1列向量（1
等秃了就去学算法·2023-04-08 15:02

F.5【性能优化模型压缩】VisualDL 2.0应用升级--基于「手写数字识别」模型的全功能展示

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-04-08 05:02

NLP专栏详细版介绍：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等

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汀、人工智能·2023-04-08 05:02

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等

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汀、人工智能·2023-04-08 05:31

F.6【性能优化模型压缩】可视化分析工具VisualDL 2.4强势来袭！新增：动态图模型可视化和性能分析

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-04-08 04:54

神经网络可以用来分类吗,神经网络相关问题

哪些机器学习算法可以处理多分类。
「已注销」·2023-04-08 04:28

【评价指标】混淆矩阵Confusion Matrix

目录混淆矩阵以二分类为例多分类示例1.混淆矩阵2.iou（交并比）miou3.召回率4.acc(准确率）5.混淆矩阵可视化完整代码混淆矩阵混淆矩阵是大小为(n_classes,n_classes)的方阵
ting♡·2023-04-07 18:43

机器学习 - 理论 - Latex手推广义线性模型

广义线性模型前言广义线性模型定义：指数分布族：Gaussian分布的指数分布族形式：Bernouli分布的指数分布族形式：广义线性模型建模三大假设：广义线性模型推导其他公式推导线性回归方程推导逻辑回归推导softmax多分类算法后续
starnight531·2023-04-07 14:46

我的机器学习笔记（三）--- 分类问题与K近邻算法

文章目录一、分类问题的定义二、分类问题的类型2.1二分类问题2.2多分类问题三、常用的分类算法四、模型分类器的实现4.1模型的构建4.2模型的使用五、K近邻算法5.1K近邻算法的概念5.2K近邻算法的伪代码
离明zh·2023-04-07 14:49

【学习笔记、面试准备】机器学习西瓜书要点归纳和课后习题参考答案——第3章

机器学习西瓜书要点归纳第3章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.7阅读材料习题目录地址第3章线性模型3.1基本形式线性模型定义
出尘呢·2023-04-07 08:31

在武测学习（一）：神经网络入门——《Python深度学习》学习笔记

目录1神经网络入门1.1机器学习、深度学习与神经网络1.1.1机器学习1.1.2深度学习与神经网络1.1.3深度学习的特别之处1.2全连接神经网络1.2.1二分类问题——IMDB中的电影评论1.2.2多分类问题
武汉测绘科技大学·2023-04-06 19:47

KNN算法-5-KNN算法总结

KNN的优点1、KNN算法是一个非常简单的算法，理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归2、天然解决多分类问题，也可用于回归问题3、和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感
从来只看自己_7faa·2023-04-06 17:41

医疗诊断文本多分类问题（NLP)（合工大机器学习）

title:医疗诊断文本多分类问题（NLP)（合工大机器学习）author:XinPingTudate:2023-01-2915:12:11language:zh-CNcategories:机器学习tags
青藤缠锦木，总有成千束·2023-04-06 09:08

机器学习笔记-Logistic分类

Logistic分类包括二分类与多分类，本篇文章重点关心
星河滚烫兮·2023-04-05 22:07

Python机器学习入门--逻辑回归学习笔记

文章目录一、逻辑回归简介二、逻辑回归的数学原理1.Sigmoid函数2.预测回归与分类的转化3.似然函数4.求偏导和参数更新5.SoftmaxSoftmaxSoftmax多分类三、Python实现逻辑回归和
szu_ljm·2023-04-05 22:13

Python 基于BP神经网络实现多特征多分类

本文介绍了利用BP神经网络实现对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。
MichaelLee826·2023-04-05 22:25

Spark.GBDT学习-GBTClassifier

StochasticGradientBoosting"实现，目前不支持多分类任务。
松鼠胃口好·2023-04-05 17:27

算法工程师面试问答_文本分类

分类任务按照数据集的不同，可以分为二分类、多分类、多标签分类；按照数据的不平衡程度，还可以分为普通的分类问题和不平衡数据的分类问题（异常检测）等。分类任
suli77·2023-04-05 13:53

机器学习-分类评估方法-精确率-召回率-ROC曲线-AUC指标

分类评估的方法：1、精确率2、召回率二、概念介绍：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
涓涓自然卷·2023-04-05 11:23

yolov5基于单目视觉的车距监测

yolo车距1目录总体介绍效果环境配置数据准备原理评测标准模型训练总体介绍本项目是一个目标检测+多分类任务
SYBH.·2023-04-05 01:37

Ensemble learning 概述

相关的概念有多模型系统、CommitteeLearning、Modularsystems、多分类器系统等等。这些概念相互之
BradleyBill·2023-04-04 21:07

线性分类模型(二)——生成式模型

则则后验可化为其中，定义了，多分类模型类别的后验概率为其中，。在同样的假设下，有其中，，极大似然解首先考虑二分类的情形。假设有一个数据集，其中
Sui_Xin·2023-04-04 12:54

交叉熵损失和NLL损失的区别

SOFTMAXLayerNLL损失torch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean')常用于多分类
Vicky111308·2023-04-04 08:05

LightGBM（lgb）介绍

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而L
浩波的笔记·2023-04-02 23:27

算法设计与智能计算 || 专题四: 模型性能度量

.二元分类3.1000-111损失3.2最大似然损失(LikelihoodLoss/LHL)3.3二元交叉熵(BCE)3.4HingeLoss和SquaredHingeLoss(HLandSHL)4.多分类
Mr_LeeCZ·2023-04-02 21:25

机器学习算法系列（十九）-自适应增强算法（Adaptive Boosting Algorithm / AdaBoost Algorithm）——下篇

为了适应多分类问题，AdaBoost-SAMME算法将原本为数值的标签y转化成一个向量的形式，如式4-9所示：y^={1y=m−1M−1
Saisimonzs·2023-04-02 13:42

吴恩达多分类逻辑回归与神经网络总结

吴恩达多分类逻辑回归与神经网络文章目录吴恩达多分类逻辑回归与神经网络前言一、多分类逻辑回归与神经网络1、多分类逻辑回归2、神经网络二、程序代码1.多分类逻辑回归1.1读取数据集1.2数据预处理1.3数据可视化
蓝色的紫·2023-04-02 06:12

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

朴素贝叶斯是一个基于概率统计的机器学习算法，作用是用于多分类。
谦虚且进步·2023-04-02 02:33

多分类f1分数_分类模型的F1-score、Precision和Recall 计算过程

分类模型的F1分值、Precision和Recall计算过程引入通常，我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy考虑在多类分类的背景下accuracy=(分类正确的样本个数)/(分类的所有样本个数)这样做其实看上去也挺不错的，不过可能会出现一个很严重的问题：例如某一个不透明的袋子里面装了1000台手机，其中有600台iphone6,300台galaxys6,50台华为mate7
weixin_39754603·2023-04-02 01:27

工业机器学习算法-预测性维护

应用类型流程型离散型：轴承旋转器械模型类型：物理知识库数据组合类型：特征少，样本少：物理模型特征少，样本多：生存分析特征多，样本少：简单模型特征多，样本多：数据挖掘任务类型：回归二分类多分类故障类型：hardfailureSoftfailure
YueTann·2023-04-01 16:07

分类模型的评估方法

（1）混淆矩阵在分类任务中，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，既适用于二分类任务，又适用于多分类任务。
__山顶洞人__·2023-03-31 21:31

FocalLoss原理通俗解释及其二分类和多分类场景下的原理与实现

FocalLoss原理解释2.1FocalLoss如何调节正负样本权重2.2FocalLoss如何调节难易样本权重2.3整合上述过程，完成FocalLoss2.4Pytorch实现FocalLoss3.多分类场景下的
iioSnail·2023-03-31 17:40

【统计学】Stata 中介效应 调节效应 哑变量/多分类变量/ 连续变量 实现方法

Excel文件转成stata文件工具：StataTransfer一、中介效应(Mediatingeffects)仔细展示一下代码自变量council_pre理事长council_se秘书长逐步检验回归系数//检验方程一reg因变量自变量控制变量//检验方程二reg中介变量自变量控制变量//检验方程三reg因变量中介变量自变量控制变量//检验方程三regacaleaderres01tot_revor
Manchesterr·2023-03-31 07:34

MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

b站up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe无层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoid交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss优化器：optim.SGD，lr=0
不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09
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