One-Error多标签分类第7页

机器学习 - 基于 Scikit-learn 多类别和多标签分类算法

Scikit-learn-Multiclass和Multilabel算法针对多分类和多标签问题，虽然深度学习具有较好的表现，但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试.sklearn.multiclass提供了很多机器学习算法，处理multiclass和multilabel分类问题，主要是将问题转化为二值分类(binaryclassification)问题.同时也支持multitarget

AIHGF·2020-07-14 16:45

『深度概念』多标签图像分类总结

荷兰城市图片（1）传统单标签分类city（person）（2）多标签分类city,river,person,Europeanstyle（3）人的认知两个人在河道边走路欧洲式建筑，可猜测他们在旅游天很蓝，

小宋是呢·2020-07-13 22:12

Tensorflow 分类函数（交叉熵的计算）

(可以执行多标签分类，其中图片可以同时包含大象和狗。)weighted_cross_entropy_with_logits计算加权交叉熵。

dengwohuai4277·2020-07-13 04:14

caffe多任务学习之多标签分类

后来发现现在深度学习中的多任务学习可以实现多标签分类，所有的类别只需要训练一个分类模型就行，其不同属性的类别之间是共享卷积层的。

穿越5极限·2020-07-12 17:06

图像分割网络-M-Net

JointOpticDiscandCupSegmentationBasedonMulti-labelDeepNetworkandPolarTransformation论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/#概念介绍多标签分类

深沉的背影·2020-07-12 14:18

【论文1】Unsupervised Person Re-identification via Multi-label Classification

附论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/2004.09228.pdf【课题介绍】：北大DongkaiWang，ShiliangZhang的工作，录用于2020CVPR，首个利用多标签分类问题做无监督方面的行人再识别问题

览音·2020-07-12 13:57

TextCNN进行文本分类多标签分类

TextCNN数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/14qRe9cxtSS51anKOcpy6dA提取码：zygcTextCNN是卷积神经网络的一种(其实就是一个简单的神经网络)。卷积神经网络是指-至少在网络的一层中使用了卷积运算代替矩阵乘法运算。其具有以下三个优点：•稀疏交互：不是每个输出单元与输入单元都产生交互•参数共享：多个函数相同参数•等变表示：平移使用卷积神经

weixin_42813521·2020-07-12 12:30

使用python和sklearn的文本多标签分类实战开发

文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况,二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类

-派神-·2020-07-12 12:50

keras 自定义ImageDataGenerator用于多标签分类

感想keras提供了flow_from_directory用于单个标签分类，但是对图片的多标签分类没有支持，这就需要我们自己动手实现ImageDataGenerator,我这里把我实现的用于多标签分类的自定义

农民小飞侠·2020-07-12 04:53

独家 | 机器学习中的四种分类任务（附代码）

分别是二分类、多类别分类、多标签分类、不平衡分类，并提供了实战代码。标签：机器学习机器学习是一个研究领域，其涉及到从示例中学习的算法。

数据派THU·2020-07-12 00:00

HFT-CNN:层级多标签分类，让你的模型多学习几次

本文同步发布知乎：HFT-CNN:层级多标签分类，让你的模型多学习几次知乎主页lynne阿黎请大家不吝关注~背景长文本由于自身的特点和信息量，一段文本会描述一个特定的主题。

lynne233·2020-07-11 11:00

如何用softmax和sigmoid来做多分类和多标签分类

首先，说下多类分类和多标签分类的区别多标签分类：一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间是有关联的，比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签。

dili8870·2020-07-11 05:54

Caffe实现多标签图像分类（2）——基于Python接口实现多标签图像分类（自己的数据集）

1.前言上一篇博客介绍了一个Caffe自带的例子，使用Python接口实现多标签数据的输入，通过SigmoidCrossEntropyLoss函数实现Caffe多标签分类。

澎湃de家夥·2020-07-10 22:47

多标签分类（multilabel classification ）

笔尖的痕·2020-07-10 12:26

手把手教你：如何使用滴滴云搭建GPU环境

Anaconda的安装3、conda创建自己的python环境4、安装Pytorch的GPU环境四、滴滴云保存快照、删除服务器五、使用快照创建GPU服务器的问题六、总结前言因为最近忙着搞毕业设计，做的是X线胸片的多标签分类问题

秋名山翻车的·2020-07-09 16:46

几种分类问题的区别：多类分类，多标签分类，多示例学习，多任务学习

几种分类问题的区别：多类分类，多标签分类，多示例学习，多任务学习多类分类（MulticlassClassification）一个样本属于且只属于多个类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的

flopf·2020-07-09 16:56

pytorch：data读取出错：RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension

3、如果是CNN的多标签分类

不你不想·2020-07-09 12:38

mxnet学习（一）----利用自己的数据集图像分类

这段时间小编参加了一个叫prcv的挑战赛，其中就有一个项目是多标签图像分类，可是小编一直使用的是caffe框架，这给这个任务带来了比较大的挑战，据说可以通过修改caffe源码来实现多标签分类问题，但是我觉得太麻烦了

xiao__run·2020-07-09 01:42

文本分类（课堂笔记）

二值分类；单标签分类；多标签分类；聚类（无标签）那么分类都有哪些方法呢？各有什么优缺点？这个比较简单，直接截图吧。我们常用的便是基于stati

少儿西笑·2020-07-08 21:12

特征选择的一点个人笔记

假设数据中有n个样本属于C个类别（忽然觉得这个不是我师兄反复强调的多标签分类问题吗--），每个类分别包含ni个样本，mik表示第i类样

weixin_34357928·2020-07-08 18:11

机器学习之sklearn使用下载MNIST数据集进行分类识别

分类器2、分类器的性能考核1.使用交叉验证测量精度2、混淆矩阵3、精度和召回率4、精度/召回率权衡5、ROC曲线6、训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROCAUC分数三、多类别分类器1、错误分析四、多标签分类五

未见青山老。·2020-07-08 01:31

【机器学习】多标签分类multi-label classification总结

多标签学习算法分为量大类：1）改造数据适应算法2）改造算法适应数据1改造数据（1）二分类用L个分类器，分别对应L个标签，进行训练。（2）标签排序+二分类利用“成对比较”（pairwisecomparison），获得L(L-1)/2个分类器，然后利用投票，得到标签的排序。接着，利用二分类，补充标签排序的投票结果，提高准确性。（3）随机k标签从L个标签随机取得k个标签，重复n次，获得n个分类器。这个过

zkq_1986·2020-07-06 13:05

keras解决多标签分类问题（附python代码）

multi-labelclassificationproblem：多标签分类（或者叫多标记分类），是指一个样本的标签数量不止一个，即一个样本对应多个标签。一

weixin_38313113·2020-07-06 02:24

Caffe 实现多标签分类

最近在用Ｃａｆｆｅ做验证码识别时，发现没有用Tensorflow简单(tensorflow中可以用one-hot,参考我的另一篇blog:http://blog.csdn.net/sushiqian/article/details/78305340)，需要修改Ｃａｆｆｅ的源码，做完后，觉得也不复杂。1.首先，就是修改源码了，本文介绍的方法是修改ImageDataLayer，修改下面的三个文件：$C

sushiqian·2020-07-05 13:47

Caffe 实现多标签分类支持Multi-Label的ＬＭＤＢ数据格式输入

Caffe自带的图像转LMDB接口只支持单label，对于多label的任务，可以使用HDF5的格式，也可以通过修改caffe代码来实现，我的文章Caffe实现多标签分类里介绍了怎么通过修改ImageDataLayer

sushiqian·2020-07-05 13:47

sklearn分类器评估指标（精确率,混淆矩阵,precious-recall-Fmeasur，ROC曲线，损失函数）

1.精确率accuracy_score函数计算分类准确率：返回被正确分类的样本比例或者数量当多标签分类任务中，该函数返回子集的准确率，对于给定的样本，如果预测得到的标签集合与该样本真正的标签集合吻合，那么

☺��·2020-07-05 13:11

Pytorch损失函数之BCELoss与BCEWithLogitsLoss

主要用于二分类问题，多标签分类问题。图为PytorchDocument对于BCEWithLogitsLoss的描述，这个损失函数结合了Sigmoid和BCELoss。

kendyChina·2020-07-04 06:59

【图像识别评价指标】一文看懂二分类，多分类，Rank-N，mAP，recall，acc等的关系

二分类、多分类、多标签分类二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。

HollrayChan·2020-07-04 05:04

[开源]PredictionIO的推荐引擎打造，及大规模多标签分类探索

葡萄喃喃呓语·2020-07-04 05:56

keras解决多标签分类问题

multi-labelclassificationproblem：多标签分类（或者叫多标记分类），是指一个样本的标签数量不止一个，即一个样本对应多个标签。一

somTian·2020-07-04 02:16

【汽车行业用户观点主题及情感识别】CNN文本解决方案

文章目录方案说明信息方案1.合并重复id的标签，直接多标签分类，也方便交叉验证2.分词：wordlevel+charlevel3.数据增强4.双向RNN（GRU/LSTM）编码+注意力/胶囊5.输出6.

饥渴的小苹果·2020-07-02 16:44

2020.03.24-文本分类

2223:28:27阅读数26813收藏展开文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法

MURKFREE·2020-07-02 12:08

FakeLPR车牌识别(3) ----- 车牌端到端识别

介绍前一篇介绍了车牌的角点定位，这一篇就到端到端识别车牌了1.粗定位2.角点检测矫正3.端到端识别字符本文介绍第三步，端到端识别车牌，思路和前一篇中的角点检测一样，通过caffe实现多标签分类来识别车牌主要步骤

millions_luo·2020-07-02 10:34

python sklearn-04：逻辑回归及其效果评估

muxuezi.github.io/posts/4-from-linear-regression-to-logistic-regression.html目录：1.二元分类：>>逻辑回归>>网格搜索2.多元分类3.多标签分类

善战骁勇·2020-07-02 05:31

[scikit-learn 机器学习] 6. 逻辑回归

文章目录1.逻辑回归二分类2.垃圾邮件过滤2.1性能指标2.2准确率2.3精准率、召回率2.4F1值2.5ROC、AUC3.网格搜索调参4.多类别分类5.多标签分类5.1多标签分类性能指标本文为scikit-learn

Michael阿明·2020-07-01 03:54

解决多标签分类问题(包括案例研究)

多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。1.多标签分类是什么?让我们来看看下面的图片。

zhuwei0710·2020-06-30 17:59

keras实战-多标签分类-详细教程

前面一篇Keras基础学习的文章说的是多分类问题，稍微提及了如果一个样本属于多个类，比如在CelebA数据集中一张人脸照片是椭圆形的，戴眼镜的…这个时候样本的label标注是multi-hot-encoding的，也就是会出现多个标签1。如[0,1,1,0]，1代表属性出现，0代表属性不出现。当然其实这种问题也可以分解为多个二分类/多分类问题，比如人脸形状训练一个模型，有无戴眼镜训练一个模型，头发

老三是只猫·2020-06-30 16:23

keras-多标签分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromkeras.layers.coreimportDense,Activation,Dropout,Flattenfromkeras.layers.advanced_activationsimportPReLUfromkeras.layers.convolutionalimpo

老三是只猫·2020-06-30 16:51

cvpr2019图卷积网络必读

为了捕捉和探索这些依赖关系提出了一种基于图卷积网络GCN额多标签分类模型，该模型在对象标签上构建有向图，其中每个节点有标签的词嵌入表示，GCN就是学会将这个图映射到一组相互依赖的目标分类器中，这个分类器可以由另外一个子网络提取的

沙雅云·2020-06-30 11:23

使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发

文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况,二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类

-派神-·2020-06-29 05:31

二分类、多分类与多标签问题的区别,对应损失函数的选择,你知道吗？

二分类、多分类与多标签分类问题使用不同的激活函数和损失函数，结论见文末总结（如果你赶时间可以直接看结论，但建议有时间时回过头来看看分析更有助于理解）。

weixin_33796177·2020-06-28 05:41

中文文本分类大概的步骤

文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯

weixin_30533797·2020-06-27 21:26

keras多标签分类网络

文章目录简谈多分类与多标签分类数据准备数据生成网络结构训练模型简谈多分类与多标签分类简单的说，输入一张图片进行分类：这张图片里面的物体（通常认为只有一个物体）属于某一个类，各个类别之间的概率是竞争关系，

黑条纹的白斑马·2020-06-27 07:01

图卷积网络-多标签分类

首先理解一些以下：二分类：每一张图像输出一个类别信息多类别分类：每一张图像输出一个类别信息多输出分类：每一张图像输出固定个类别的信息多标签分类：每一张图像输出类别的个数不固定，如下图所示：多标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的

西西嘛呦·2020-06-27 06:28

TensorFlow 之基于Inception V3的多标签分类 retrain

本文参考http://blog.csdn.net/Numeria/article/details/73604339以及参考开源代码github链接:https://github.com/BartyzalRadek/Multi-label-Inception-net一、准备训练数据1.下载数据集本文采用南京大学开源的数据集(点击下载:http://lamda.nju.edu.cn/files/mim

bubbleoooooo·2020-06-27 05:29

基于sigmoid的文本多标签分类模型代码实现

sigmoid一般是用来做二分类的，它是将一个标量的数字转换成[0,1]之间的一个概率值，如果概率值大于0.5，则判定为是某个分类，否则则不是某个分类，公式如下：本文基于sigmoid做了一个将一段长文本打上多个标签的算法模型，首先声明，我的模型最终的效果不好，因为我的文本很长，而且采用的模型很简单，就一层神经网络，权当练手。数据集文件的格式为每行一个样本，以制表符分隔。第一列为文本的多个标签，以

生活不只*眼前的苟且·2020-06-27 02:37

视频多标签分类Conv3D实现

实现流程简要概括:抓取样本videos视频内容切片为frame（每帧或每几帧）Conv3D神经网络（视频信息嵌入）全连层sigmoid+binaryCE多标签分类优点是实现端对端预测，可直接用于下游任务

Bunkicao·2020-06-27 00:09

fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择作者：机器人圈 / 微信号：ROBO_AI发表时间：2017-07-28 图：pixabay

它还支持多标签分类，其中多标签与句子或文档相关联。虽然这些模型很多都很简单，可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余，但是这些模型中的其中一些是非常经典的，因此它们可以说是非常适

starzhou·2020-06-26 14:10

机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（1）

如何建立卫星照片多标签分类模型该卫星数据集已经成为一个标准的计算机视觉基准，涉及对亚马逊热带雨林的内容卫星照片进行分类或标记。

玩数据的小王·2020-06-26 11:15

机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（2）

在这种情况下，我们既不使用二进制或多类分类任务;相反，它是一个多标签分类任务，标签数量不均衡，有些使用比其他标签更重要。因此，Kaggle比赛组织选择了F-beta指标，特别