GA-SVM多分类

第四章 深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时
小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

【softmax和sidmod 快速学习和 用法对比】

而Softmax函数适用于多分类问题，将模型输出映射到表示各类别概率的向量。Softmax函数的输出可以被解释为各个类别的置信度或可能
A half moon·2023-11-19 18:37

分类预测 | Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测

实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测（完整源码和数据)2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型
机器学习之心·2023-11-19 15:17

公众号-科研私家菜学习记录（3）

无序多分类Logistic回归定义：研究的因变量类型为多分类无序资料，应采用多分类无序Logistic回归模型分析。
明眸意海·2023-11-19 12:17

机器学习-分类与回归的联系与区别

例如判断网站是否被黑客入侵（二分类），手写数字的自动识别（多分类），多目标分类（多分类）。回归（regression）:主要用于预测数值型数据。例如:股票价格波动的预测，房屋价格的
张志翔的博客·2023-11-19 11:37

Linux命令三剑客：grep、sed、awk总结

Linux命令三剑客：grep、sed、awk总结2019-09-2814:29:53春雨里de太阳阅读数5文章标签：Linux命令三剑客grepsedawk更多分类专栏：Linux版权声明：本文为博主原创文章
一杯橙咖·2023-11-19 08:39

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax函数介绍简介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
艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

python 单因子方差分析_Python数据科学：方差分析

本次介绍：方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。其中分类个数大于两个，分类变量也可以有多个。当分类变量为多个时，对分类个数不做要求，即可以为二分分类变量。
weixin_39639643·2023-11-17 03:05

11-15 周三 softmax 回归学习

恶意软件的判断 回归和分类分类可以认为从回归的单输出变成多输出B站学习softmax回归 使用softmax回归，解决多分类问题，softmax回归模型。 使用矩阵计算线性输出O 通过so
思影影思·2023-11-16 21:40

机器学习经典方法思想

自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归：对数几率函数Sigmoid线性判别分析LDA多分类学习类别不平衡问题
ZJH'blog·2023-11-15 17:47

科研学习|科研软件——有序多分类Logistic回归的SPSS教程！

一、问题与数据研究者想调查人们对“本国税收过高”的赞同程度：StronglyDisagree——非常不同意，用“0”表示；Disagree——不同意，用“1”表示；Agree--同意，用“2”表示；StronglyAgree--非常同意，用“3”表示。另外，研究者也调查了一些其它情况，包括：是否是“雇主”（biz_owner：Yes——是，用“0”表示；No——否，用“1”表示）、年龄（age）和
博士僧小星·2023-11-14 18:46

如何显示标注的纯黑mask图

文章目录前言一、二分类mask显示二、多分类mask显示前言通常情况下，使用标注软件标注的标签图看起来都是纯黑的，因为mask图为单通道的灰度图，而灰度图一般要像素值大于128后，才会逐渐显白，255为白色
想要躺平的一枚·2023-11-14 06:13

php数据筛选显示,原生PHP实现数据筛选以及简单分页功能

数据通常有许多分类项，比如12306买车票时，可以选择哪种类型的车次，开车时间段，始发地等条件。最近在做一个线上考试系统，为了方便试题管理，也提供了分类筛选功能，下面简单说一下用原生PHP实现的方法。
动物园园长助理·2023-11-13 09:59

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matl

%%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');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_res=size(res,1);%样本数（每一行，是一个样本）num_size=0.7;%
机器学习-深度学习·2023-11-13 02:06

多元分类预测 | Matlab 基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测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。
前程算法屋·2023-11-13 02:05

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。
金戈鐡馬·2023-11-12 12:34

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

此外，二元交叉熵损失函数只能处理二元分类问题，而且它不能处理多分类问题。优点是，它可以衡量模型的预测准确性，可以让
滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

推导如下：对于多分类问题，交叉熵损失函数的一般形式如下：CrossEntropyLoss(input,target)=−∑i=1Ctargeti⋅log⁡(soft
重剑DS·2023-11-11 17:01

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。
Geronimo620·2023-11-11 05:25

机器学习---多分类SVM、支持向量机分类

1.多分类SVM1.1基本思想Grammer-singer多分类支持向量机的出发点是直接用超平面把样本空间划分成M个区域，其中每个区域对应一个类别的输入。
三月七꧁ ꧂·2023-11-11 02:55

吴恩达机器学习之神经网络小节-正则化项

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被
香辣老油条·2023-11-10 17:50

机器学习——逻辑回归

二分类们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次步骤：①->②多分类我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负
七七喝椰奶·2023-11-09 22:29

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法

分类问题有二分类（是或否）和多分类（多个类别中差别哪一类），而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问
xiao | yang·2023-11-09 16:45

从零学习Adaboost算法的python实现

Adaboost分类算法python代码详细实现首先呢，Adaboost分类算法的实现网上找的基本都是二分类的代码，很少有基于多分类的代码实现，于是我就找了找基于多分类实现的方法，具体思
OOOrchid·2023-11-09 15:03

DeepLabV3+模型训练全过程

一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型，它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割，在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes
勤勤恳恳的小码农·2023-11-09 12:21

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。
deephub·2023-11-08 12:43

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

一、精确率和召回率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)预测结果：是预测值正确标记
csj50·2023-11-08 06:13

理解交叉熵(Cross Entropy)

在分类问题中，交叉熵损失函数通常用于多分类问题，其中模型需要对输入样本进行分类，而标签是类别概率分布。交叉熵损失函数通过计算模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异来衡量模型的性能。
老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

（附源码）springboot垃圾自动分类管理系统 毕业设计 160846

摘要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多分类管理之中，他们利用网络来做这个垃圾自动分类的网站，随之就产生了“垃圾自动分类管理系统”，这样就让垃圾自动分类管理系统更加方便简单
Q_3461074420·2023-11-08 03:08

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归是一种典型的分类问题处理算法，其中二分类(LR)是多分类(softmax)的基础或者说多分类可以由多个二分类
Mamong·2023-11-07 13:49

NLP常见任务及评估指标

如果是多分类，则每个类别各自求P、R最终求平均值
牵制有心碎·2023-11-07 06:07

NLP之Bert实现文本多分类

文章目录代码代码整体流程解读debug上面的代码代码frompypro.chapters03.demo03_数据获取与处理importtrain_list,label_list,val_train_list,val_label_listimporttensorflowastffromtransformersimportTFBertForSequenceClassificationbert_mode
赵孝正·2023-11-07 06:19

ElementUI-tree拖拽功能与节点自定义

前言在管理端会遇到多分类时，要求有层次展示出来，并且每个分类有额外的操作。例如：添加分类、编辑分类、删除、拖到分类等。下面将会记录这样的一个需求实习过程。
yj小耳朵·2023-11-07 05:14

python实现混淆矩阵_Python - 混淆矩阵可视化实现

主要是汇总几种关于多分类问题中的混淆矩阵可视化Python实现.最简单的一种是直接在终端打印混淆矩阵结果，如：importsysdefconfusion_matrix(gt_labels,pred_labels
weixin_39884738·2023-11-06 19:50

PyTorch编写神经网络模型训练三分类问题

损失函数设置：根据任务需求选择适当的损失函数，在多分类问题中通常使用交
挽风起苍岚·2023-11-06 19:01

Caffe Model Zoo

Caffe有许多分类的预训练模型及网络结构，我自己训练过的模型总结在Github上，基本上涵盖了大部分的分类模型，包括AlexNet，VGG，GoogLeNet，Inception系列，ResNet，SENet
SnailTyan·2023-11-06 18:28

八、机器学习基础知识：分类性能评价指标

文章目录分类性能基本概念1、准确率1、精确率2、召回率3、F1-score4、ROC曲线5、多分类问题中的相关指标6、混淆矩阵分类性能基本概念与预测性能评价指标相类似，分类性能评价指标同样也是将模型计算得出的标签值与实际的真实标签值通过数学统计上的公式进行计算来获得它们之间的关系
七层楼的疯子·2023-11-06 17:00

同时标注分割、检测、多分类属性的工具

1、https://blog.csdn.net/minstyrain/article/details/82385580/2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/656703406
贝猫说python·2023-11-06 11:16

【机器学习】log loss、logistic loss与cross-entropy的关系

主要是看预测概览的类别有几种，cross-entropy也可以多分类，logisticloss就是只能二分类。
sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

【触想智能】4U触摸工控机具有哪些优势？

工控机有很多分类，有无风扇工控机、嵌入式工控机、上架式工控机、4U触摸工控机等。上架式工控机在市场上是比较受欢迎的，其中用户咨询最多的要属上架式工控机中的4U触摸工控机了。那么4U触摸工控机好在哪里?
触想工业平板电脑一体机·2023-11-06 04:26

SQL中的左连接与右连接,内连接有什么区别

2019-11-072017-11-0121:08:52wang0112233阅读数67361更多分类专栏：sql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
盘丝仙仙·2023-11-05 14:47

样本不均衡之难易不均衡

本文均针对二分类进行说明，多分类的情况可以横向扩展。对于二分类问题来说，其损失CE：样本类别不均衡当我
小蛋子·2023-11-05 11:07

基于BP神经网络的多分类预测，基于BP神经网络的多分类识别，基于混淆矩阵的分析的BP神经网络分类识别，BP神经网络窗口详解，BP神经网络详细原理

神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的火灾识别完整代码下载链接：基于BP神经网络的多分类预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-05 07:32

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算代码

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算使用提示：需要opencv库只需将预测结果文件路径与标签路径改一下只针对二分类哦（多分类可稍作修改）代码里正类的像素值为255，可做修改！
小绵羊在努力·2023-11-04 23:51

NLP之Bert多分类实现(数据获取与处理)

文章目录1.代码解读1.1代码展示1.2流程介绍1.3debug的方式逐行介绍1.代码解读1.1代码展示importjsonimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmbert_model="bert-base-chinese"fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(
赵孝正·2023-11-04 16:51

深度学习softmax函数理解

但，分类问题中可以有二分类问题和多分类问题。对于而分类问题，我们可以很容易的想到使用逻辑回归算法。逻辑回归算法本身的逻辑并不复杂，最关键的步骤是将线性模型中输出值通过某种方式映射到[0,1]区间内。
fckey·2023-11-04 14:28

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用Sigmoid,多分类使用
Elvis_hui·2023-11-04 14:57

[Machine Learning] Learning with Noisy Labels

文章目录随机分类噪声(RandomClassificationNoise,RCN)类别依赖的标签噪声(Class-DependentNoise,CCN)二分类多分类实例和类别依赖的标签噪声(InstanceandLabel-DependentNoise
华北小龙虾·2023-11-03 23:26

Linux7安装Oracle 11g 86%报错：Error in invoking target 'agent nmhs' of makefile

Linux7安装Oracle11g86%报错：Errorininvokingtarget'agentnmhs'ofmakefile2018-06-0816:19:54印冲阅读数4146更多分类专栏：oralce
allway2·2023-11-03 19:02

集成学习的原理及常用算法的python代码实现

1.集成学习集成学习（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）、基于委员会的学习（committee-basedlearning
南山十一少·2023-11-03 09:37
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