GA-SVM多分类第3页

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器

AutoFerry·2024-01-12 00:03

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning

Avasla·2024-01-10 10:54

C2-3.3.4 One-hot编码

这时就提出了——One-hot编码二分类/多分类可以解决，那对于连续的数字呢？？？8.18.216.8817.2…这些表示体重，研究发现通过体重的判别，也是一个很有价值的分

帅翰GG·2024-01-10 06:13

Spark中的二分类与多分类问题的解决

机器学习中的分类问题是数据科学中的一个重要领域，而在大数据环境中使用ApacheSpark来解决二分类和多分类问题可以更好地处理大规模数据。

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

一句话总结卷积神经网络

和全连接神经网络一样，卷积神经网络是一个判别模型，它既可以用于分类问题，也可以用用于回归问题，并且支持多分类问题。

城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型

jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码，实现多标签分类参考解决方案，我选择的解决方案是继承BertForSequenceClassification并改写，即将上述代码的ln[9]改为以下内容：fromtransformers.modeling_bert

xiyou__·2024-01-08 17:15

天池零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测（流程初试水）

entrance/531883/introduction题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题

JadessLi·2024-01-08 01:49

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

很多线性分类模型只使用与二分类问题，将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”方法。

zhangbin_237·2024-01-07 19:20

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差？怎么办：过拟合：加入平方项后出现过拟合：解决过拟合的方法：划分数据进行交叉验证这种方法是在源头上，训练时就不训练出过拟合的拟合函数扩展

别被算法PUA·2024-01-07 15:56

55、交叉熵损失函数和softmax

在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。作为一种损失函数，它的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出loss值，直到loss值收敛，可以认为神经网络模型训练完成。

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

逻辑回归（Logistic Regression）

它是一种线性模型，常用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合，然后通过一个称为逻辑函数（也称为sigmoid函数）将结果映射到一个概率值。

草明·2024-01-05 16:27

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类

几窗花鸢·2024-01-05 07:32

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k这个参数可以根据实际情况来调整C、kNN算法支持多分类

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

【Python机器学习】理论知识：分类与回归

分类问题有时可分为二分类（两个类别之间进行区分）和多分类（两个以上的类别之间进行区分），二分类是尝试回答是/否问题，二分类问题中，通常将类别称为正分类、反分类，这里的“正”不代表好的方面或者正数，只是代表研究对象

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

自有图片数据制成npz格式数据集

在Python中，我们可以使用numpy库将多分类训练数据集制成NPZ格式。

缘起性空、·2024-01-05 01:28

python数据分析从入门到进阶

文章目录引言1.数据准备2.简单二元分类实现3.模型评估3.1准确率3.2混淆矩阵☘️3.3召回率和精确度3.4ROC曲线4.小结5.从二元分类到多分类6.误差分析7.多标签分类Python技术资源分享

只存在于虚拟的King·2024-01-04 21:40

清风数学建模笔记-多分类-fisher线性判别分析

内容：Fisher线性判别分析一.介绍：1.给定的训练姐，设法投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。2.如何同类尽可能接近：方差越小3.如何异类尽可能远离：计算距离大二.SPSS进行线性判别分析1.分析-分类-判别式分析结果：

别被算法PUA·2024-01-04 14:51

【Tool】Keras 基础学习 VIII 回归

前面介绍了多分类问题和二分类问题，现在我们来看另一种常见的任务，回归问题，回归问题得到的预测值是连续的，是non-categorical的。

ItchyHiker·2024-01-04 14:19

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证前言本文介绍六种类型的神经网络分类预测模型1.模型选择前馈神经网络

随风飘摇的土木狗·2024-01-04 11:11

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

【损失函数】Cross Entropy Loss 交叉熵损失

对于多分类问题，交叉熵损失的一般形式为：其中，是样本数量，是类别数量，是实际标签的独热编码（one-ho

daphne odera�·2024-01-04 04:13

用最小二乘法解决MNIST手写数字分类问题，并结合随机特征法改进

讲解最小二乘法非常透彻，比如包括它的回归和分类(包括多分类)以及非最小二乘和它们有约束问题的应用。

蛋总的快乐生活·2024-01-04 01:00

分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机多特征分类预测

2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。运行环境matlab2018。3.

机器学习之心·2024-01-02 23:56

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

多分类任务：使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活，损失函数是

马鹏森·2024-01-02 23:32

深刻剖析与实战BCELoss详解（主）和BCEWithLogitsLoss（次）以及与普通CrossEntropyLoss的区别（次）

文章目录前言BCELoss原理BCELoss实操二分类情况多分类情况CrossEntropyLossBCEWithLogitsLoss前言importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalastnf

音程·2024-01-02 01:34

BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss

目录二分类1.BCELoss2.BCEWithLogitsLoss多分类1.CrossEntropyLoss举例二分类两个损失：BCELoss，BCEWithLogitsLoss1.BCELoss输入：

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

【MATLAB第87期】#源码分享 | 基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型

【MATLAB第87期】#源码分享|基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型前言SFAM是一种增量神经网络分类器。它是模糊ARTMAP（FAM）的一个简单而快速的版本。

随风飘摇的土木狗·2024-01-01 13:11

机器学习&深度学习面试笔记

Q.如何处理多分类问题？Q.L1和L2正则化有什么区别？Q.分类模型

卡卡南安·2024-01-01 13:01

【鱼】红烧鱼-20200414

我们常吃的鱼有很多分类方法。首先按照有无鳞片，可分为有鳞的和无鳞的。有鳞的像草鱼、鲤鱼、鲈鱼、鲥鱼等等；无鳞的像葛鱼（不同地方叫法差异很大，学名叫做黄颡鱼）、黄鳝等等。袁枚说：“鱼皆去鳞，惟鲥鱼不去。

大补丸·2024-01-01 06:11

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

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·2023-12-31 23:22

关于贪心算法和动态规划的学习 - 背包问题为例

说到背包问题，我看到了很多分类，不同的类似问题，有不一样的解法，看到的最多的两种方式是贪心算法和动态规划，于我来说，更迫切的应该是要认识一下，这些算法的区别和相同的地方，所以这节就来找资料学习一下贪心算法和动态规划的区别

ZXWY1234·2023-12-31 20:06

【转】Android Studio生成aar、jar包及其使用

guoyongcan·2023-12-31 14:10

神经网络——神经网络入门

你将进一步巩固在前边第一个示例中学到的知识，还会将学到的知识应用于三个新问题，这三个问题涵盖神经网络最常见的三种使用场景：二分类问题、多分类问题和标量回归问题。

前丨尘忆·梦·2023-12-31 13:59

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

洛社初中小记者采访集贤机器人小组

狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议，有些电脑程序甚至也被称为机器人。学校组织机器人团队可以培养同学们的动手实践能力，科学实验能力，编程能力，创

小苹果树·2023-12-30 19:34

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

Keras多分类鸢尾花DEMO

完整的一个小demo：pandas==1.2.4numpy==1.19.2python==3.9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportDataFramefromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.model_selectionimporttrain_te

月疯·2023-12-29 00:37

卷积神经网络反向传播

误差的计算softmax经过softmax处理后所有输出节点概率和为1损失（激活函数）多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

阅读的力量

世界上的书这么多，还有很多分类，该如何选书呢？以往，经常搜别人的书单，或找别人要书单，为此还给别人带来困扰。现在，通过书找书，找到的书还是垂直类、一系列的书，更加深了某些问题

清香微笑·2023-12-28 13:23

大学期间，你做了什么兼职了吗？挣钱了吗？

大学中有各种各样的兼职，种类多分类细，包括：餐厅服务员，发传单，摆地摊，推广促销，家教，翻译，小时工等，虽然钱不多，但是足够你的生活费了。

名阳吸仙气·2023-12-27 21:24

【模式识别-北理工】04线性分类器

线性分类器1线性判别和广义线性判别1.1线性判别1.2广义线性判别2二分类、多分类线性判别2.1二分类线性判别2.2多分类线性判别3线性判别函数的几何意义4线性分类器训练的一般思路6线性分类器举例6.1

不断进步的咸鱼·2023-12-26 08:07

模式识别与机器学习-判别式分类器

模式识别与机器学习-判别式分类器生成式模型和判别式模型的区别线性判别函数多分类情况多分类情况1多分类情况2多分类情况3例题广义线性判别函数实例分段线性判别函数Fisher线性判别感知机算法例：感知机多类别分类谨以此博客作为学习期间的记录生成式模型和判别式模型的区别生成式模型关注如何生成整个数据的分布

Kilig*·2023-12-26 08:01

拼多多分类

最近看到很多人在网上找类似于拼多多左右联动的分类界面，和大家共有一下麻烦大家拿了以后点歌关注再走以后还会持续更新的以下源码详情-->{{item1.name}}{{item2.name}}-->{{item2.class}}{{item3.title}}importBScrollfrom'better-scroll';import$from'jquery';exportdefault{name:'

苏三的m416·2023-12-25 22:08

大师兄的Python机器学习笔记:特征提取

2)多分类(Multicalssclassification)互斥。例：足球比赛结果主队是胜、平还是负?非互斥。例：火锅底料的味道是酸、甜还是辣

superkmi·2023-12-25 13:38

分类模型

分类模型二分类模型对于二分类模型，介绍逻辑回归(logisticregression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤水果分类例子这个实际上就是一个二分类问题

Cr不是铬·2023-12-25 01:06

【机器学习】Boosting算法-AdaBoost算法

AdaBoost模型训练误差分析从广义加法模型推导出AdaBoost训练算法，从而给出AdaBoost算法在理论上的解释各种AdaBoost算法对比标准AdaBoost算法只能用于二分类问题，它的改进型可以用于多分类问题

十年一梦实验室·2023-12-25 01:05

浅说气质类型——不是孩子不受教，而是大人不会教

一些父母抱怨我和另一半都不是这样，怎么会蹦出这样的孩子呢这其实大人忽略了，孩子是独一无二的个体，有自己的特质关于人的气质类型，历来各家各派有许多分类，人智哲学则将人的气质区分为风，水，火，土四种类型。

璐璐ml·2023-12-24 13:15

【trick技巧】label smoothing标签平滑的一些个人思考

简单地说，就是对于多分类向量，计算机中往往用[0,1,3]等此类离散的、随机的而非有序(连续)的向量表示，而one-hotvector对应的向量便可表示为[0,1,0]，即对于长度为n的数组，只有一个元素是

All_In_gzx_cc·2023-12-23 02:18

工具系列：PyCaret介绍_多分类代码示例

工具系列：PyCaret介绍_多分类代码示例PyCaret介绍PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库，可以自动化机器学习工作流程。

愤斗的橘子·2023-12-22 05:49

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression模块对鸢尾花数据集进行Softmax回归多分类

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

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