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GA-SVM多分类
特征工程-指标筛选
在数据建模前期,很重要的一步是特征工程的构建,最明显的一次就是
多分类
问题,单增加一个特征,准确率从78%提高到了85%。
神采奕奕的奕
·
2023-09-19 10:45
tensorflow损失函数选择
使用二元交叉熵损失函数:二、ann.compile(optimizer=‘adam’,loss=‘binary_crossentropy’,#二元交叉熵损失函数metrics=[‘accuracy’])三、对于
多分类
问题
宿夏星
·
2023-09-19 06:19
笔记
tensorflow损失函数详解
1.binary_crossentropy(对数损失函数)和sigmod使用,针对二分类问题2.categorical_crossentropy(
多分类
的对数损失问题)和softmax使用,如果是one-hot
重邮研究森
·
2023-09-19 06:47
tensorflow
深度学习
机器学习
6-2 pytorch中训练模型的3种方法
下面以minist数据集的
多分类
模型的训练为例,演示这3种训练模型的风格。其中类形式训练循环我们同时演示torchkeras.KerasModel和torchkeras.LightModel两种示范。
hxh207
·
2023-09-19 02:08
#
Pytorch笔记
pytorch
人工智能
python
深度学习
PyTorch深度学习(四)【加载数据集、
多分类
问题】
加载数据集:使用mini-batch训练数据。使用mini-batch之前先了解三个概念:(Batch之前聊过)Epoch、Batch-Size、Iterations。第一个:Epoch.当所有的训练样本进行了一次前向传播和反向传播,整个过程就叫做一个Epoch,也就是说把所有样本都参与了训练就叫做一个Epoch。第二个:Batch-Size.每次训练的时候,所用的样本数量叫做Batch-Size
每天都是被迫学习
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2023-09-18 20:23
pytorch
pytorch
多分类
中混淆矩阵的TP,TN,FN,FP计算
关于混淆矩阵,各位可以在这里了解:混淆矩阵细致理解_夏天是冰红茶的博客-CSDN博客上一篇中我们了解了混淆矩阵,并且进行了类定义,那么在这一节中我们将要对其进行扩展,在
多分类
中,如何去计算TP,TN,FN
夏天是冰红茶
·
2023-09-17 11:42
机器学习
深度学习杂文
分类
矩阵
算法
【机器学习】文本
多分类
使用的是jupyternotebook,所以代码是一块一块,从上往下执行的知识点:正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考:使用python和sklearn的中文文本
多分类
实战开发_文本多标签分类用二分类器做
JaxHur
·
2023-09-17 09:23
机器学习
人工智能
机器学习模型评价指标(分类)
.只要在网上查一下分类模型评价指标,基本都是列出accuracy,precision,recall的计算公式给我们算.但是实际上对一个分类模型进行evaluate的时候必须要考虑到模型本身是二分类还是
多分类
模型
HulkyBanny
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2023-09-16 21:44
Redis
数据库有很
多分类
,关系型的(Oracle,MySQL),Key-value的(Redis,Memcached),文档类型的(MongoDB)等。
猿小将
·
2023-09-16 10:59
逻辑回归(Logistic Regression)原理详细总结
逻辑回归(LogisticRegression)是一个分类算法,既可以用来解决二分类问题也可以解决
多分类
问题。那么为什么名为“回归“的算法却是用来解决分类问题的呢?
天才厨师1号
·
2023-09-16 07:25
机器学习
逻辑回归
logistic
regression
正则
机器学习
算法
[deeplearning]pytorch实现softmax
多分类
问题预测训练
写在前面:俺这两天也是刚刚加入实验室,因为之前的学习过程中用到更多的框架是tensorflow,所以突然上手pytorch多少有些力不从心了。这两个框架的主要区别在与tensorflow更偏向于工业使用,所以里面的很多函数和类都已经封装得很完整了,直接调用,甚至连w,b等尺寸都会自动调整。但是pytorch更加偏向于学术,。。。。或者说更加偏向于数学,很多功能都需要我们自己手动去实现:刚刚跟这d2
ViceMusic5
·
2023-09-16 02:31
pytorch
分类
人工智能
提取数据和标签
这可以是一个二分类问题(如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件)或
多分类
问题(如将新闻文章归类到不同的主题类别)。数据提取和标签提取在许多实际应
zg1g
·
2023-09-15 20:56
【机器学习】XGB如果类别不平衡怎么解决?和深度学习解决办法一样吗?
xgboost-样本类别不平衡-知乎分类问题中类别不平衡问题的有效解决方法_
多分类
问题时scale_pos_weight-CSDN博客解决样本不平衡问题的奇技淫巧汇总_数据小样本同时每天数据都在变_songhk0209
sdbhewfoqi
·
2023-09-15 18:08
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习——贝叶斯(三种分布)/鸢尾花分类分界图/文本分类应用
机器学习中三种类型的贝叶斯公式:高斯分布(
多分类
)、多项式分布(文本分类)、伯努利分布(二分类任务)贝叶斯算法优点:对小规模数据表现好,能处理
多分类
任务,常用于文本分类。缺点:只能用于分类问题。
疋瓞
·
2023-09-15 08:49
机器学习与深度学习
机器学习
分类
人工智能
机器学习(14)---逻辑回归(含手写公式、推导过程和手写例题)
其推导过程与计算方式类似于回归的过程,但实际上主要是用来解决二分类问题(当然也可以解决
多分类
问题)。 2.二分类问题只有两个类别。对于类别我们通常称为正类(positiv
冒冒菜菜
·
2023-09-15 07:52
机器学习从0到1
机器学习
人工智能
逻辑回归
笔记
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
目标分类一、目标分类介绍1.1二分类和
多分类
的区别1.2单标签和多标签输出的区别二、代码获取三、数据集准备四、环境搭建4.1环境测试五、模型训练六、模型测试6.1多标签训练-单标签输出结果6.2多标签训练
ZZY_dl
·
2023-09-14 23:14
#
目标分类
笔记
深度学习
分类网络架构
多种训练策略
Pytorch
深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别
的非线性映射:在LR逻辑回归中取g函数:实现0--1映射输出值为预测结果为1的概率线性模型wx+b:令h(x)表示结果为1的概率:极大对数似然:损失函数:随机梯度下降:2.Softmax回归softmax属于
多分类
问题
暗夜猎手-大魔王
·
2023-09-14 22:44
深度学习
深度学习
Scikit-Learn快速生成分类数据集
幸运的是Scikit-Learn提供的make_classification()方法可以创建不同类型的数据集,它可以生成不同类型的数据集:二分类、
多分类
、平衡或不平衡数据集、难以分类的数据集等。
梦想画家
·
2023-09-13 23:22
机器学习
python
scikit-learn
分类
python
爱亦然盲目
王尔德说恨是盲目的爱亦然爱说不出理由也没有理由其实世界上没有什么同性恋姐弟恋兄妹恋忘年恋师生恋爱了就是爱了没有这么
多分类
爱一个人就像戴了过滤眼镜一样会过滤掉对方的所有缺点妈妈嫁过来才知道爸爸家里很穷我问为什么婚前不打听她说因为看对眼了就想不了那么多如果说颜值重要那也有很多长相一般甚至丑陋的人依然找到了心上人明知爱这条路会充满失望悲伤无奈但是我们依然追求爱情人们在嘲笑飞蛾扑火的时候自己又何尝不是一股
_丨
·
2023-09-13 19:25
神经网络 05(损失函数)
lossfunction)代价函数(costfunction)目标函数(objectivefunction)误差函数(errorfunction)二、分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数2.1
多分类
任
Darren_pty
·
2023-09-13 05:25
神经网络
人工智能
深度学习
基于小波神经网络的
多分类
预测,基于ANN的分类预测
BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数,BP神经网络的传递函数小波神经网络(以小波基为传递函数的BP神经网络)代码链接:基于小波神经网络的
多分类
代码
神经网络机器学习智能算法画图绘图
·
2023-09-12 16:15
BP神经网络
神经网络
分类
人工智能
小波神经网络
空气质量等级预测
隐私计算FATE-
多分类
神经网络算法测试
一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对
多分类
的数据进行模型训练,并使用该模型对数据进行
多分类
预测。
zlt2000
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2023-09-12 01:40
贝wa儿歌(安卓)
贝瓦儿歌不仅只是儿歌,其实有很
多分类
的,包括有国学,动画,英语,故事,思维,情商,习惯等等,寓教于乐让小朋友们开心学习健康成长。
手机电脑软件分享
·
2023-09-12 00:19
网络安全
分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测
局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测目录分类预测|Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于局部费歇尔判别数据降维的LFDA-SVM的二分类及
多分类
建模做多特征输入单输出的二分类及
多分类
模型
机器学习之心
·
2023-09-11 09:39
分类预测
LFDA-SVM
局部费歇尔判别
数据降维
支持向量机
多输入分类预测
机器学习 分类任务 评价指标
目录1引言2Precision3Accuracy4Recall5F1scrore6AUC-ROC1引言机器学习中的任务主要分为分类与回归,分类主要分为二分类与
多分类
,在分类任务中一般有Precision
机器学习杨卓越
·
2023-09-11 05:50
机器学习
分类
计算机视觉
深度学习
人工智能
分类预测 | MATLAB实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测
MATLAB实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测多特征输入单输出的二分类及
多分类
模型
机器学习之心
·
2023-09-09 19:23
分类预测
分类
PSO-DBN
粒子群优化
深度置信网络
多输入分类预测
【AI】机器学习——线性模型(逻辑斯蒂回归)
sigmod函数几率3.3.2逻辑回归模型3.3.3参数求解逻辑斯蒂回归策略3.3.4损失函数3.3.5应用:语句情感判断3.3.6多角度分析逻辑回归信息论角度数学角度与朴素贝叶斯对比3.3.7从二分类到
多分类
问题多次二分类
AmosTian
·
2023-09-09 14:28
AI
#
机器学习
人工智能
机器学习
逻辑回归
支持向量机SVM代码详解——
多分类
/降维可视化/参数优化【python】
篇1:SVM原理及
多分类
python代码实例讲解(鸢尾花数据)SVM原理支持向量机(SupportVectorMachine,SVM),主要用于小样本下的二分类、
多分类
以及回归分析,是一种有监督学习的算法
lichensun
·
2023-09-08 15:14
数学建模常见算法模型
python
机器学习
数学建模
支持向量机
huggingface 自定义模型finetune训练测试--bert多任务
背景:需要将bert改为多任务,但是官方仅支持
多分类
、二分类,并不支持多任务。改为多任务时我们需要修改输出层、loss、评测等。如果需要在bert结尾添加fc等也可以参考该添加方式。
joyce_peng
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2023-09-08 10:05
bert
人工智能
深度学习
手撸交叉熵损失函数Cross-entropy loss function
交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction)本质上是一种对数似然函数,可用于二分类和
多分类
任务中。(1)二分类问题中的loss函数(输入数据是so
是Billy呐~
·
2023-09-08 10:05
深度学习
深度学习
机器学习
python
论文笔记:一分类及其在大数据中的潜在应用综述
Aliteraturereviewonone‑classclassificationanditspotentialapplicationsinbigdata发表:JournalofBigData在严重不平衡的数据集中,使用传统的二分类或
多分类
通常会导致对具有大量实例的类的偏见
HenrySmale
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2023-09-08 06:36
非平衡数据
论文阅读
分类
大数据
评价指标(一)精确率,召回率,F1-score
1.前言 温故而知新,在这开一篇基础的模型评价指标,前面会讲述基本概念和计算,后面讲一下除了二分类外,如何应用到
多分类
2.精确率-Precision、召回率Recall 先来讲一下精确率(Precision
copain_sir
·
2023-09-06 02:52
著名策略分析师迈克尔·莫布森在他的书《实力、运气与成功》之中曾说
国际象棋,是百分之百靠技巧的,没有任何运气因素;老虎机游戏,是百分之百靠运气的,没有任何技巧可以发挥的余地……投资本身也有很
多分类
。
艾伦定投人生
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2023-09-06 01:01
pytorch做二分类,
多分类
以及回归任务
【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做二分类,
多分类
以及回归任务1.简介本不打算整理pytorch代码,因为在数据挖掘类比赛中没有用过它,做图像相关任务时用pytorch比较多
文一休
·
2023-09-06 01:47
NLP:长文本场景下段落分割(文本分割、Text segmentation)算法实践----一种结合自适应滑窗的文本分割序列模型
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
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2023-09-04 17:47
自然语言处理
算法
人工智能
文本分割
TextTiling算法
段落分割
NLP
8个顶级图标网站,高逼格设计方案就靠他们助攻!!
更主要是分类很全呀,大家可以看到IOS和安卓以及微软图标,患有更
多分类
阿韩设计
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2023-09-04 09:21
机器学习课后习题 --- 逻辑回归
下面哪种学习方法最适合此种应用需求:A:二分类问题B:
多分类
问题C:回归问题D:聚类问题2.以下关于分类问题的说法错误的是?
尘 关
·
2023-09-03 19:17
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
【MATLAB第71期】基于MATLAB的Abcboost自适应决策树多输入单输出回归预测及
多分类
预测模型(更新中)
【MATLAB第71期】基于MATLAB的Abcboost自适应决策树多输入单输出回归预测及
多分类
预测模型(更新中)一、效果展示(
多分类
预测)二、效果展示(回归预测)三、代码获取CSDN后台私信回复“71
随风飘摇的土木狗
·
2023-09-03 02:18
决策树
abcboost
回归预测
分类预测
多分类
多输入单输出
自适应
数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization)...
数值优化(NumericalOptimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-FreeOptimization)2015年12月27日18:51:19下一步阅读数4357更
多分类
专栏
weixin_30853329
·
2023-09-03 01:27
matlab
数值优化
4.9 更多关于k近邻算法的思考
4.9更多关于k近邻算法的思考K近邻算法是解决分类问题,天然可以解决
多分类
问题。不仅如此,思想简单,效果强大。使用K近邻算法还可以解决回归问题。比如预测下一个学生考试的分数,股票的趋势等。
逆风的妞妞
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2023-09-02 10:44
第64步 深度学习图像识别:
多分类
建模误判病例分析(Pytorch)
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境介绍了
多分类
建模的误判病例分析。
Jet4505
·
2023-09-02 04:35
《100
Steps
to
Get
ML》—JET学习笔记
深度学习
分类
pytorch
图像识别
第63步 深度学习图像识别:
多分类
建模误判病例分析(Tensorflow)
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上两期我们基于TensorFlow和Pytorch环境做了图像识别的
多分类
任务建模。
Jet4505
·
2023-09-01 06:40
《100
Steps
to
Get
ML》—JET学习笔记
深度学习
分类
tensorflow
图像识别
贝叶斯分类器
下面以
多分类
任务为例来解释其基本原理。假设有N种可能的类别标记,即Y={,.......},是将一个真实标记为的样本误分类为所产生的损失。
c839e88a53e3
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2023-09-01 05:13
第62步 深度学习图像识别:
多分类
建模(Pytorch)
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境做了图像识别的
多分类
任务建模。
Jet4505
·
2023-08-30 07:40
《100
Steps
to
Get
ML》—JET学习笔记
深度学习
分类
pytorch
自然语言处理长文本场景下的信息结构化实践:文本分割(话题分割、段落分割、Text segmentation、TextTiling算法)标题生成两大任务
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
·
2023-08-28 10:04
自然语言处理
人工智能
Texttiling
文本分割
段落分割算法
话题分割算法
NLP
人工智能自然语言处理:抽取式文本分割(Text Segmentation)算法介绍总结,智能断句解决文本过长问题
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
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2023-08-28 10:59
人工智能
自然语言处理
算法
文本分割算法
TextTiling
话题分割
文本分类任务
预备知识3.2贝叶斯公式3.3贝叶斯公式的应用3.4贝叶斯公式在NLP中的应用3.5贝叶斯公式-文本分类3.6代码实现3.7贝叶斯算法的优缺点4.支持向量机4.1支持向量机-核函数4.2支持向量机-解决
多分类
@kc++
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2023-08-28 05:12
Natural
Language
Processing
分类
数据挖掘
人工智能
自然语言处理
python
深度学习
机器学习
Keras上实现recall和precision,f1-score(
多分类
问题)
关于心电图的实验我一直都是在keras上实现的,怎么说呢,keras对于初学者来说十分友好,搭模型犹如搭积木,很多细节都被封装起来了,但是随着研究的深入,就会慢慢意识到,keras还是有很多不方便的地方。比如说,keras2.0版本就已经删除了recall和precision,f1-score这三个指标。但对于样本不均衡的数据集来说,只看准确率是没有多大意义,尤其是我做的MIT数据集,N类心拍占比
热爱学习的Valeria
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2023-08-27 13:41
深度学习
python
第61步 深度学习图像识别:
多分类
建模(TensorFlow)
然而,在实际工作中,我们大概率需要进行
多分类
任务。例如肺部胸片可不仅仅能诊断肺结核,还有COVID-19、细菌性(病毒性)肺炎等等,这就涉及到图像识别的
多分类
任务。
Jet4505
·
2023-08-27 13:10
《100
Steps
to
Get
ML》—JET学习笔记
深度学习
分类
tensorflow
总结
决策树算法的有点简单,直观,可解释性强,建树容易不需要预处理,归一化,以及处理缺失值离散值,连续值,及其混合都可以处理能够
多分类
缺点容易过拟合,泛化能力不强样本发生改动,会导致树的结构发生变化,这里可以通过集成学习方法解决容易偏向某些特征
zhouycoriginal
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2023-08-27 10:03
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