GA-SVM多分类第8页

前馈神经网络

多分类任务第一步：导包导入所使用的的包importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms

林苏泽·2023-10-20 03:44

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mat

%%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_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样

机器学习-深度学习·2023-10-20 00:01

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

%%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_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样

机器学习-深度学习·2023-10-20 00:01

多元分类预测 | Matlab基于门控循环单元GRU的Adaboost分类预测，GRU-Adaboost分类预测，多特征输入模型

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基于门控循环单元GRU的Adaboost分类预测，GRU-Adaboost分类预测，多特征输入模型多特征输入单输出的二分类及多分类模型

前程算法屋·2023-10-20 00:28

微软Azure AI Gallery 预测性维护案例

目录1.简介2.数据准备与特征工程2.1数据准备数据集数据采集数据标签2.2特征工程3.模型训练与评估3.1回归模型3.2二分类模型3.3多分类模型微软AzureAIGallery1.简介预测性维护是一个综合性的概念

yahua_king·2023-10-19 19:37

机器学习实战--基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

前言：朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。

aaaaPIKACHU·2023-10-19 10:24

拼多多关键词搜索采集商品数据接口，拼多多分类ID搜索采集商品销量接口，拼多多上货接口

可以通过关键词搜索接口采集商品列表详情页各项数据，包含商品标题，skuid、价格、优惠价，收藏数、月销售量、SKU图、标题、详情页图片等页面上有的数据均可以拿到，大家都知道，拼多多的反爬虫机制十分严，而很多时候，没办法高效的拿到数据内容响应终端需求，而依赖爬虫就会造成动不动就出现滑块验证，让人很无解，正好，公司有这样的需求，让我负责解决这个问题，刚开始各种尝试，始终没有绕过拼多多的滑块验证码，搞了

tbprice·2023-10-18 15:36

Qt之QEvent（所有事件的翻译）

Qt之QEvent（所有事件的翻译）2018-05-3109:31:36Leo_曦爵阅读数371更多分类专栏：QT原地址：https://www.cnblogs.com/findumars/p/8076247

一杯橙咖·2023-10-18 10:16

# 解决ubuntu里面报错findfont

findfont:Fontfamily['sans-serif']notfound.FallingbacktoBitstreamVeraSans2019-04-2408:56:41木里先森阅读数1833更多分类专栏

SLClinchen·2023-10-18 07:38

2022福大数学建模赛题B题-BP神经网络多分类（基于Tensorflow）-附python代码

题目3：请根据附件2所提供的部分食物寒热属性（分为三类：性平、性温热、性凉寒），对附件1中的食物进行分类，判断这些食物是属于性平、性温热或性凉寒中哪一类，并说明你分类的合理性；BP神经网络：外部输入信号经输入层、隐含层的神经元的逐层处理，并向前传播至输出层从而获得结果。如果在输出层无法得到期望输出，则转入误差的反向传播过程，将网络输出实际值之间的误差沿原连接通路原路返回，通过修改各层神经元的连接权

渣渣zheng·2023-10-17 22:32

乌龙茶~白芽奇兰

茶历史悠久，源远流长，如今茶有许多分类：绿茶、红茶、乌龙茶、黑茶、白茶、黄茶。

茶龙_af66·2023-10-17 21:43

性能测试工具WebBenchmark，你不来了解下？

接下来介绍一下工具的功能和使用：功能支持HTTP和HTTPS的服务测试暂只支持基础方法的GET,POST,PUT和DELETE支持多用户和多分类管理提供访问API详细时间线信息提供值函数支持，可以更好地进行随机性数据构建和压测支持多用例同时压测提供详细的响应状态和各

测试帮日记·2023-10-17 20:36

Pytorch---使用Pytorch实现多分类问题

一、代码中的数据集可以通过运行以下代码进行获取train_ds=torchvision.datasets.MNIST(root=r'dataset',train=True,transform=ToTensor(),download=True)test_ds=torchvision.datasets.MNIST(root=r'dataset',train=False,transform=ToTens

水哥很水·2023-10-17 11:34

使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型

文章目录引言什么是多分类问题？处理步骤多分类问题MNISTdataset的实现NLLLoss和C

小馒头学python·2023-10-17 11:27

线性判别分析的多分类情况

线性判别分析的多分类情况情况一若存在超平面di(x)=wixd_i(x)=w_ixdi(x)=wix可以将属于wiw_iwi与不属于wiw_iwi范围的划开di(x)=wiTx={>0,ifx∈wi0,

Gowi_fly·2023-10-16 07:54

tensorflow-3

checkpoint可以上手撸代码，明白建立网络、训练、评估测试的实现，常见模型：线性回归模型、softmax应用到多分类模型。

我吃我样·2023-10-16 07:50

【机器学习】--神经网络(NN)

结构上大体上分为三个部分（输入，含隐，输出），各层都有个的讲究，其中，输入层主要是特征处理后的入口，含隐层用来训练相应函数，节点越多，训练出的函数就越复杂，输出层输出相应的预测结果，比较常见的就是多分类了

飘散风中·2023-10-16 01:18

PyTorch深度学习实践

PyTorch深度学习实践1.概述2.线性模型3.梯度下降算法4.反向传播5.用Pytorch实现线性回归6.Logistic回归分类问题7.处理多维特征的输入8.加载数据集9.多分类问题10.卷积神经网络

焦妮敲代码·2023-10-15 14:00

【Pytorch】深度学习之损失函数

文章目录二分类交叉熵损失函数交叉熵损失函数L1损失函数MSE损失函数平滑L1(SmoothL1)损失函数目标泊松分布的负对数似然损失KL散度MarginRankingLoss多标签边界损失函数二分类损失函数多分类的折页损失三元组损失

自律版光追·2023-10-15 14:55

winform窗体应用实现淡入淡出等效果

winform窗体应用实现淡入淡出等效果2017-06-2810:18:53敏感者s阅读数1968更多分类专栏：ASP.Net#region窗体效果[System.Runtime.InteropServices.DllImport

HOLD ON!·2023-10-15 12:42

Matlab 基于贝叶斯优化算法优化最小二乘支持向量机(BO-LSSVM)的数据分类预测 BO-LSSVM分类

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matlab，程序

前程算法屋·2023-10-15 07:19

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

R语言~图例中的合并同类项

有时绘图，存在很多分类层次，需要用颜色，大小，线条类型来逐级区分，但是造成图例太多的情况，需要合并同类项。

Oodelay·2023-10-14 12:35

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）

孙有涵·2023-10-13 19:22

PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)

1.Revision:Diabetesdataset2.Design10outputsusingSigmoid?2.1OutputaDistributionofpredictionwithSoftmax2.2SoftmaxLayerExample,2.3LossFunction-CrossEntropyCrossEntropyinNumpyCrossEntropyinPyTorch注意交叉熵损失，

河图洛水·2023-10-13 17:37

公务员考试笔记（四）

数量规律（属性武规律）：点、线、角、面、素A、点特征：①交叉的线条移②相切较多分类：①直直、曲曲、直曲交点②切点B、线（最长的线）①直线（特征：多边形、单一直线）②曲线（特征：圆、月亮、单子直线）③笔画

琐珥·2023-10-13 02:22

torch.max(input, dim)使用解释

在深度学习的多分类神经网络统计预测正确的个数1.函数结构torch.max(input,dim)input是一个softmax函数输出的tensor（当然，如果用CrossEntropyLoss()，最后一层是一个全连接层

ShuaS2020·2023-10-12 22:21

F.3【性能优化模型压缩】在数据增强、蒸馏剪枝下ERNIE3.0分类模型性能提升

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·2023-10-12 21:13

RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost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RF-Adaboost分类预测|Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测可直接运行注释清晰适合新手小白~自带数据为excel数据，多输入，单输出，多分类

前程算法屋·2023-10-12 04:55

GPU提升多分类问题

使用GPU加速多分类问题，与上一篇文章中前几部分代码相同多层线性网络这里，直接使用nn.Module搭建，与之前自定义搭建的三层网络一样，但注意这里用的激活函数是ReLU的改良后的LeakyReLU，能够避免在输入小于

dyh_chd·2023-10-12 04:08

交叉熵Loss多分类问题实战（手写数字）

1、import所需要的torch库和包2、加载mnist手写数字数据集，划分训练集和测试集，转化数据格式，batch_size设置为2003、定义三层线性网络参数w，b，设置求导信息4、初始化参数，这一步比较关键，是否初始化影响到数据质量以及后续网络学习效果5、自定义三层线性网络6、选定优化器激活函数和loss函数7、训练及测试，并记录每轮训练的loss变化和在测试集上的效果。第一轮就达到了98

dyh_chd·2023-10-12 04:04

如何将Visual Studio的工程转成QT的工程

一杯橙咖·2023-10-11 23:28

拼多多关键词搜索采集商品数据接口，拼多多分类ID搜索采集商品销量接口，拼多多上货接口，拼多多商品列表API接口

可以通过关键词搜索接口采集商品列表详情页各项数据或者是用分类ID搜索采集商品列表数据，包含商品标题，skuid、价格、优惠价，收藏数、销量、SKU图、标题、详情页图片等页面上有的数据均可以拿到，大家都知道，拼多多的反爬虫机制十分严，而很多时候，没办法高效的拿到数据内容响应终端需求，而依赖爬虫就会造成动不动就出现滑块验证，让人很无解，正好，公司有这样的需求，让我负责解决这个问题，刚开始各种尝试，始终

API技术爱好者·2023-10-11 15:12

【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制

1.1手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。

yuzhangfeng·2023-10-11 10:41

问题　对于二分类问题，当训练集中正负样本非常不均衡时，如何处理数据以更好地训练分类模型？

为什么很多分类模型在训练数据不均衡会出现问题？本质原因是模型在训练时优化的目标函数和人们测试时使用的评价标准不一致。

qq_25713443·2023-10-11 06:56

《机器学习》- 第3章线性模型

文章目录3.1基本形式3.2线性回归一元线性回归多元线性回归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3.1基本形式问题描述：函数形式：向量形式：许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上引入层级结构或高维映射而得

太极生两鱼·2023-10-10 19:05

【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络

文章目录1.1全连接前馈神经网络1.1.1符号说明超参数参数活性值1.1.2信息传播公式通用近似定理1.1.3神经网络与机器学习结合二分类问题多分类问题1.1.4参数学习矩阵求导链式法则更为高效的参数学习反向传播算法目标计算

AmosTian·2023-10-10 10:37

运用逻辑回归进行手写数字识别（基于R语言）

根据《统计学习导论》4.3.5响应分类数超过2的逻辑回归里的表述，当响应变量的水平数量大于2时，依然可以把二分类的逻辑回归推广到多分类，例如当Y可取1、2、3时，可利用概率的性质P(Y=1|X)=1-P

fanshunxing·2023-10-10 05:10

机器学习（21）---召回率(recall)、精度(precision)和准确率(accuracy)

2.不平衡数据集广泛存在于各种分类问题中，包括二分类和多分类问题。以下是一个简单的二分类问题的例子：假设有100个样本，其中80个样本被标记为类别1，其余2

冒冒菜菜·2023-10-10 03:23

基于Softmax回归的多分类任务

Logistic回归可以有效地解决二分类问题，但在分类任务中，还有一类多分类问题，即类别数C大于2的分类问题。Softmax回归就是Logistic回归在多分类问题上的推广。

熬夜患者·2023-10-10 03:37

【深度学习实验】卷积神经网络（八）：使用深度残差神经网络ResNet完成图片多分类任务

一、实验介绍本实验实现了实现深度残差神经网络ResNet，并基于此完成图像分类任务。残差网络（ResNet）是一种深度神经网络架构，用于解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。通过引入残差连接（residualconnection）来构建网络层与层之间的跳跃连接，使得网络可以更好地优化深层结构。残差网络的一个重要应用是在图像识别任务中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中。通过使用残差模块

QomolangmaH·2023-10-10 00:18

pytorch_神经网络构建2(数学原理)

文章目录深层神经网络多分类深层网络反向传播算法优化算法动量算法Adam算法深层神经网络分类基础理论:交叉熵是信息论中用来衡量两个分布相似性的一种量化方式之前讲述二分类的loss函数时我们使用公式-(y*

lidashent·2023-10-08 07:09

Pytorch使用DataLoader, num_workers!=0时的内存泄露

描述一下背景，和遇到的问题：我在做一个超大数据集的多分类，设备Ubuntu22.04+i913900K+Nvidia4090+64GBRAM，第一次的训练的训练集有700万张，训练成功。

DeepHacking·2023-10-08 05:02

中点和中值滤波的区别_滤波器基础知识简介

滤波器的这种众多分类方法所描述的滤波器不同的众多特征，集中体现出了实际工程应用中对滤波器的需求是需要综合考量的，也就是说对于用户需求来做设计时，需要综合考虑用户需求。滤波器

weixin_39964528·2023-10-08 00:33

SG Former实战：训练自定义分类数据集

2308.12216.pdf源码中数据集为Imagenet-1K，数据量比较大，完整的数据集容量超过100G，光是下载这个数据集就得花不少时间，为了玩转SGFormer可以换成自定义的较小的数据集看看效果首先按照大多分类数据集的制作方式

athrunsunny·2023-10-07 19:36

精确率与召回率

1.分类评估方法1.1精确率与召回率1.1.1混淆举证在分类任务下，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

自我学习的娱乐员·2023-10-07 09:35

「福利」育儿资源看这篇就够了！绘本动画片儿歌书单应有尽有

超多分类按需保存小程序>>资源相对论内容实在是太多了不能一一列出有需要的尽快保存⭕️包括但不限于以下内容✅0-3岁儿童绘本汇总✅3-6岁儿童绘本汇总✅7-10岁儿童绘本汇总✅世界优秀绘本55册✅200本国风成语故事连环画

资源相对论·2023-10-06 17:30

【知识蒸馏】Knowledge Review

【GiantPandaCV引言】知识回顾（KR）发现学生网络深层可以通过利用教师网络浅层特征进行学习，基于此提出了回顾机制，包括ABF和HCL两个模块，可以在很多分类任务上得到一致性的提升。

pprpp·2023-10-06 16:02

回归（三）：Softmax回归

回归（三）Softmax回归二分类到多分类问题在Logistic回归中，我们处理的是二分类的问题。我们假定事件的对数几率满足线性模型，得到的概率函数满足sigmoid函数的形式。

阿圆的一亩三分地·2023-10-06 10:55

多任务学习模型MTL: MMoE、PLE

常见的监督学习包括：回归：预测值为连续值，如销售额；二分类：预测值为离散值，且只有两种取值，如性别，要么是男，要么是女；多分类：预测值为离散值，且多于两种取值，如动物分类，可能有猫、狗、狮子等等；还有另外一种

我就算饿死也不做程序员·2023-10-05 19:02

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