GA-SVM多分类第8页

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

LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别

1、LogisticRegressionLogisticRegression是用于二分类或多分类问题的逻辑回归模型。可以使用不同的优化算法（如拟牛顿法、坐标下降法）来拟合逻辑回归模型。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:25

[软件工具]opencv-svm快速训练助手教程解决opencv C++ SVM模型训练与分类实现任务支持C# python调用

opencv中已经提供了svm算法可以对图像实现多分类，使用svm算法对图像分类的任务多用于场景简单且对时间有要求的场景，因为opencv的svm训练一般只需要很短时间就可以完成训练任务。

FL1623863129·2023-10-04 22:31

TensorFlow笔记之卷积神经网络

训练模型5.结果可视化二、Tensorflow2.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化总结前言记录在tf1.x与tf2.x中使用卷积神经网络完成CIFAR-10数据集识别多分类任务

Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

PyTorch深度学习实战（16）——面部关键点检测

深度学习实战（16）——面部关键点检测0.前言1.关键点检测1.1关键点检测模型分析1.2数据集分析2.面部关键点检测3.2D和3D面部关键点检测小结系列链接0.前言我们已经学习了如何解决二分类(猫狗分类)和多分类

盼小辉丶·2023-10-02 18:02

朴素贝叶斯

贝叶斯网络是有向无环图image.png朴素贝叶斯的优点与缺点：优点：容易快速建模，在多分类问题中表现优良；当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；相对连续性的数据

tongues·2023-10-02 13:03

KDD 2019论文解读：多分类下的模型可解释性

reference:https://developer.aliyun.com/article/715920简介：日前，由阿里巴巴研究型实习生张雪舟、蚂蚁金服高级算法专家娄寅撰写的论文《AxiomaticInterpretabilityforMulticlassAdditiveModels》入选全球数据挖掘顶级会议KDD2019。日前，由阿里巴巴研究型实习生张雪舟、蚂蚁金服高级算法专家娄寅撰写的论文

婉妃·2023-10-02 03:40

神经网络中的知识蒸馏

多分类交叉熵损失函数：每个样本的标签已经给出，模型给出在三种动物上的预测概率。将全部样本都被正确预测的概率求得为0.70.50.1，也称为似然概率。优化的目标就是希望似然概率最大化。

the animal·2023-10-01 22:56

摘抄2-你摆脱了限制你的穷人思维吗？

2016-10-1110:20:54土豆豆子阅读数320文章标签：思维更多分类专栏：文章近日看完《贫穷的本质》，掩卷，细思极恐。

猎头Flora写字·2023-10-01 07:07

qt超强精美绘图控件 - QCustomPlot一览及安装使用教程

一杯橙咖·2023-10-01 05:22

多标签分类策略

唯一区别于多分类在于：一个样本是否可以拥有多个标签。解决多标签分类问题的技术基本上，有三种方法可以用来解决一个多标签分类问题，即:问题转换改编算法集成方

一心一意弄算法·2023-09-30 09:38

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章分类学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。

hirolin·2023-09-29 16:56

K最近邻(k-Nearest Neighbor) 浅析

KNN算法可用于多分类，KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，作为预测值。

城市中迷途小书童·2023-09-29 13:28

分类预测 | Matlab实现BES-ELM秃鹰搜索算法优化极限学习机分类预测

秃鹰搜索算法优化极限学习机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Matlab实现BES-ELM秃鹰搜索算法优化极限学习机分类预测（完整源码和数据）1.自带数据为excel数据，多输入，单输出，多分类

机器学习之心·2023-09-29 06:12

深入了解多分类混淆矩阵：解读、应用与实例

混淆矩阵的应用实战多分类混淆矩阵总结引言在机器学习和数据科学领域，混淆矩阵（ConfusionMatrix）是一种重要的工具，用于评估分类模型的性能。

小馒头学python·2023-09-28 23:51

逻辑回归模型的简介及python代码实现

文章目录1逻辑回归简介1.1回归步骤1.2逻辑回归与多重线性回归2逻辑回归模型算法原理2.1逻辑回归模型的数学原理2.2逻辑回归模型的代码实现2.3逻辑回归模型的深入理解2.4多分类逻辑回归模型演示总结

日常脱发的小迈·2023-09-28 00:22

win10安装python的xlrd_win10安装python的xlrd

最近想尝试一下python中机器学习库函数，来测试SVM多分类算法性能，所以需要安装python以及xlrd，安装过程如下。

kkhenry·2023-09-27 10:55

模型评价指标概念说明（回归，分类，多分类）

回归任务（RegressionTasks）：MSE（MeanSquaredError）：均方误差，表示预测值与实际值之间的平均平方差。MSE越小，说明模型的预测性能越好。RMSE（RootMeanSquaredError）：均方误差的平方根，常用于金融领域的预测。MAE（MeanAbsoluteError）：平均绝对误差，表示预测值与实际值之间的平均绝对差。MAE越小，说明模型的预测性能越好。R-

卢延吉·2023-09-27 00:24

深度学习基础概念理解

3、SVM一般指支持向量机，是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，也可改为多分类。4、使用SVM也可代替CNN网络

盛世芳华·2023-09-26 14:39

支持向量机（SVM）

主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。

·2023-09-26 11:46

支持向量机基本原理，Libsvm工具箱详细介绍，基于支持向量机SVM的遥感图像分类

SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于SVM的遥感图像分类识别，基于支持向量机SVM的遥感图像分类识别（代码完整，数据齐全）_图像匹配中SVM多分类问题资源

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-26 10:17

机器学习（18）---朴素贝叶斯

中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集2.4探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度一、概述1.1概率分类器 1.在许多分类算法应用中

冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

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