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2 机器学习知识 Softmax回归 deep learning system

机器学习算法的三个主要部分Thehypothesisclass:模型结构lossfuction损失函数Anoptimizationmethod：在训练集上减小loss的方法多分类问题训练数据：x(i)∈

黄昏贩卖机·2023-06-10 04:59

输电线路故障诊断（利用随机森林方法实现二分类和多分类）

1.simunlike仿真系统的建立（运行效果：输电线路故障诊断_哔哩哔哩_bilibili）2.在仿真系统的基础上获取数据集分别获取单相接地故障、两相接地故障、两相间短路故障、三相接地故障、三相间短路故障和正常状态下的电流（Ia,Ib,Ic）大小和电压（Ua,Ub和Uc）大小。第一份数据集表格（只分正常和故障状态（故障状态包好所讲的五种故障状态）两种类型）。第一列是标签：0代表正常，1代表故障，

深度学习的奋斗者·2023-06-09 19:27

汀、人工智能·2023-06-09 16:46

深度学习|1|softmax回归

系列文章目录前言softmax回归(softmaxregression)其实是logistic回归的一般形式，logistic回归用于二分类，而softmax回归用于多分类softmax回归是一个多输出的单层神经网络神经网络

入门两年的练习生·2023-06-09 14:30

交叉熵损失，softmax函数和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文

背景多分类问题里（单对象单标签），一般问题的setup都是一个输入，然后对应的输出是一个vector，这个vector的长度等于总共类别的个数。

bill_live·2023-06-09 14:10

Softmax和Overfitting

补充：1.softmax初探在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。

牛板筋不筋·2023-06-09 14:09

Softmax回归简介

softmax回归简介Softmax回归也称多项或多类的Logistic回归，是Logistic回归在多分类问题上的推广。对于这样的一个数据分布，我们希望有一种方法能够将这组数据分成四类。

灯火缱绻·2023-06-09 13:34

【总结】PyTorch多分类log_softmax、softmax的中文手册

【总结】PyTorch多分类log_softmax、softmax的区别与联系log_softmax、softmax在F和nn中存在，在此主要介绍nn1.softmaxtorch.nn.functional.softmax

江南蜡笔小新·2023-06-09 13:34

Softmax简介

Softmax是逻辑回归的一种推广，可以用于多分类任

deephub·2023-06-09 13:29

实验10 人工神经网络(1)

1.实验目的①理解并掌握误差反向传播算法；②能够使用单层和多层神经网络，完成多分类任务；③了解常用的激活函数。

YoLo-8·2023-06-08 23:16

实验11 人工神经网络(2)

1.实验目的①掌握梯度下降法的优化算法；②能够使用tf.keras构建Sequential模型，完成多分类任务。

YoLo-8·2023-06-08 12:38

【一起啃书】《机器学习》第八章集成学习

文章目录第八章集成学习8.1个体与集成8.2Boosting8.3Bagging与随机森林8.4结合策略8.5多样性第八章集成学习8.1个体与集成集成学习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

小天才才·2023-06-08 08:03

多分类问题

目录多分类问题介绍1多分类1.1数据集1.2数据可视化1.3逻辑回归的向量化1.3.1代价函数的向量化1.3.2梯度的向量化1.3.3正则化逻辑回归的向量化1.4多分类-分类器1.5使用分类器进行预测多分类问题介绍在本练习中

漠影zy·2023-06-08 05:14

多分类问题练习

练习3：多分类问题介绍在本练习中，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。我们将扩展在练习2中对逻辑回归的实现，并将其应用于一对多的分类问题。

混子王江江·2023-06-08 00:38

神经网络实验---人工神经网络（2）

本实验目的主要是掌握梯度下降法的优化算法；能够使用tf.keras构建Sequential模型，完成多分类任务。

苏黎世卡·2023-06-07 17:50

模型特征调优中的 Scoring 选择

通常模型用的最多的还是F1和ROC-AUC，但是在多分类下，选择roc_auc或者f1作为分类器的scoring标准就会报错，而需要使用f1_weighted比较合适。

Midorra·2023-06-07 16:55

深度学习基础知识-tf.keras实例：衣物图像多分类分类器

参考书籍：《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow,2ndEdition(AurelienGeron[Géron,Aurélien])》本次使用的数据集是tf.keras.datasets.fashion_mnist，里面包含6w张图，涵盖10个分类。importtensorflowastffromtensorflow

陆沙·2023-06-07 12:56

SVM算法的介绍

SVM（SupportVectorMachine）是一种常见的监督学习算法，用于进行二分类或多分类任务。它的主要思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开。

Better Me·2023-06-07 11:35

朴素贝叶斯简介

------朴素贝叶斯是一个基于概率的多分类算法举个例子，周六了，群主加班的概率是0.3，爬山的概率是0.2，和wanxian约会的概率是0.5.这时贝叶斯就会判定群主周六和wanxian约会去了（选概率最大的

南风寄羽·2023-04-21 20:31

softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)

softmax激活函数:,（x属于分类j的概率）用在多分类问题，输出的结果为和为1的多个概率值(该图为2分类,代码是3分类,原理都一样)x:输入数据，w:权重值，a:激活函数的缩写，即softmax激活函数一

幕歌丶·2023-04-21 19:02

浅谈生成式模型与辨别式模型，以naive Bayes和logistic regression为例

文章目录classificationnaiveBayeslogisticregressionlogisticregression和linearregression的异同生成式vs辨别式多分类classification

NP_hard·2023-04-21 19:05

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

·2023-04-21 11:24

一明演说十大逻辑之分类表达

1.物以类聚人以群分，我们的表达的时候按分类表达我们的思路会跟开阔，就能客服没话讲的尴尬2.给人介绍的时候，分类表达很清晰，能想到很多分类的事情，从而提高我们的思维3平时除了按次序之外多运用分类表达会更能打开我们的思维

谢杰全·2023-04-21 07:53

D.8零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

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·2023-04-20 19:04

【PyTorch】第九节：Softmax 函数与交叉熵函数

介绍本实验主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为1。

让机器理解语言か·2023-04-20 08:56

图像分割——Dice系数

如果我们试图去识别图像中的许多对象，则称为“实例分割”，实例分割是一种多分类分割。例如，在自

Jiaxxxxxx·2023-04-19 21:28

二分类负采样方法

多分类问题处理为二分类问题，需要能够正确地对正例和负例进行分类。如果以所有的负例为对象，词汇量将增加许多，无法处理。作为一种近似方法，将只使用少数负例。

算法技术博客·2023-04-19 18:31

二分类改进CBOW

也就是用二分类拟合多分类。多分类问题：从100万个单词中选择1个正确单词。二分类问题：处理答案为是或否的问题，比如目

算法技术博客·2023-04-19 18:31

D12思绪缜密的检核表

联系生活、工作实际，我们的生活中有很多分类事务。学习了这个方法，一定一定不断应用，让生活更有条理。

幸福美女·2023-04-19 11:07

【NLP从零入门】预训练时代下，深度学习模型的文本分类算法（超多干货，小白友好，内附实践代码和文本分类常见中文数据集）

根据文本分类的类别定义，可以分为二分类/多分类、多标签、层次分类，以下面的新闻分类为例：-二分类/多分类也即标签集中有两个或以上的标签类别，每个样本

不要辣椒不要酱·2023-04-19 08:42

loss波动变化，准确率变化也不大

最近在做多分类，然后训练的时候发现loss在慢慢下降（越到后面越慢），但是准确率却一直在一个区间内上下波动解决方法：调整学习率，调大或调小一点，自己试试。为什么这样子可以解决？

青峰不长存·2023-04-19 08:53

多标签、类别不均衡分类问题

multilabel_categorical_crossentropy损失函数主要是介绍了两个损失函数的区别：categorical_crossentropybinary_crossentropy二分类、多分类与多标签问题的区别及对

自助者天助也·2023-04-19 01:53

基于支持向量机的Digits手写数字识别

手写数字识别是一个多分类问题（判断一张手写数字图片是0~9中的哪一个），数据集采用Sklearn自带的Digits数据集，包括1797个手写数字样本，样本为8*8的像素图片，每个样本表示1个手写数字。

九灵猴君·2023-04-18 14:36

机器学习——线性模型之Softmax回归

问：Softmax回归模型是一种典型处理多分类任务的非线性分类模型答：错误。Softmax回归是线性分类模型。

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-18 08:38

机器学习入门实践--线性模型-多分类问题(python)

线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。

永远鲜红の幼月·2023-04-17 23:11

Softmax回归——事实上是一个分类问题

文章目录回归vs分类从回归到多分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结回归vs分类回归：估计一个连续值分类：预测一个类别从回归到多分类分类问题从回归的单输出变成了多输出，输出的个数等于类别的数量

富有一文·2023-04-17 22:15

pytorch----Target 2 is out of bounds

问题：多分类网络加了两层全连接后最后输出1类，计算loss时报错TargetNisoutofbounds其中的N是正在处理的数据输入的标签，即第几类，是一个[0,类数-1]的整数，最后输出1类与输入的target

后悔大鲨鱼·2023-04-17 17:22

【深度学习】多分类问题和多标签分类问题

上一章——激活函数文章目录什么是多分类问题Softmax贝叶斯公式softmax的损失函数多标签分类问题什么是多分类问题在之前的课程中，我们学习了二分问题，二分问题中的所有数据会被分类为0和1（或者Ture

milu_ELK·2023-04-17 13:30

线性分类算法：逻辑回归和Softmax回归

逻辑回归概述：1.2逻辑回归的作用与Sigmoid函数：1.2.1Sigmoid函数作用1.3指数族分布1.4逻辑回归的损失函数1.5逻辑回归如何求解得到最优解模型方法1.6逻辑回归鸢尾花分类1.7逻辑回归做多分类

零点呀·2023-04-17 08:49

Focal Loss的理解以及在多分类任务上的使用(Pytorch)

最近在做遥感影像分割，涉及到多个类别，建筑、道路、水体、植被、耕地等等。发现各类别之间占比特别不均衡，会影响最终精度，尝试过使用加权交叉熵，权重计算参考《中值频率平衡:图像分割中计算类别权重的方法》，精度有所提升，但是还是不能满足要求，后来就想试试FocalLoss，发现效果提升明显，这里也从头梳理一下FocalLoss。个人觉的要真正理解FocalLoss，有三个关键点需要清楚，分别对应基础公式

GHZhao_GIS_RS·2023-04-16 22:23

【工程实践】解决Xgboost做多分类任务出现Check failed: preds.Size() == info.labels.Size()错误

1.问题描述在使用Xgboost做多分类任务时，出现Checkfailed:preds.Size()==info.labels.Size()的错误。

DonngZH·2023-04-16 06:39

人工智能复习0

1.3机器学习分类监督学习有标签--分类==二分类==多分类==多标签分类==多输出分类--回归半监督学习部分有标签无监督学习无标签迁移学习解决类似

吴邪_TicktW·2023-04-16 01:40

第四章 word2vec 的高速化

目录4.1word2vec的改进①4.1.1Embedding层4.1.2Embedding层的实现4.2word2vec的改进②4.2.1中间层之后的计算问题4.2.2从多分类到二分类4.2.3sigmoid

路哞哞·2023-04-15 14:53

Sigmoid和Softmax的区别和联系

目录1、公式1.1Softmax1.2Sigmoid2、区别3、以二分类为例4、代码验证4.1二分类4.2多分类（以十分类为例）5、总结1、公式1.1Softmax SoftmaxSoftmaxSoftmax

晓shuo·2023-04-15 08:42

李宏毅机器学习（六）分类

对应课程视频有点小跳跃，因为课堂上2节视频是用游戏展示梯度下降找最低点示范，感觉没啥说的了常见的分类，如根据一个人的收入，储蓄，职业，年龄等判断是否给与贷款，（2分类）根据病人的各种检查指标，确定病人有哪种疾病（多分类

ca8519be679b·2023-04-15 00:10

Kaggle神器LightGBM最全解读（附代码说明）！

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武

Sim1480·2023-04-13 08:23

支持向量机简单介绍

|||功能有监督学习线性二分类与多分类（LinearSupportVectorClassification）非线性二分类与多分类（SupportVectorClassification,SVC）普通连续型变量的回归

要努力啊啊啊·2023-04-12 09:24

[chapter 24][PyTorch][多分类问题实战]

前言这里面结合手写数字识别的例子，回顾一下多分类问题.前面有讲过同一个模型，不同的训练方法差异很大主要有以下几个原因：epoch:迭代次数learning_rate:学习率网络深度权重系数的初始化这里结合一个三层的神经网络实例

明朝百晓生·2023-04-12 08:24

谈谈如何阅读

他的文档会有很多分类，不会乱，平时注意收集，整理，思考，消化，

棋萱·2023-04-12 06:05

C.10[完整版]文档级关系抽取：基于结构先验产生注意力偏差SSAN模型