ga-elm多分类

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

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·2023-04-12 01:02

yum安装时出现：Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again

Cannotretrievemetalinkforrepository:epel.Pleaseverifyitspathandtryagain2018年09月02日20:29:12冷血java阅读数972更多分类专栏
早起早起早起up·2023-04-12 00:42

loss盘点: asl loss (Asymmetric Loss) 代码解析详细版

1.BCE公式部分可以简单浏览下这篇博客的文章：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/114121003这是多分类经典BCELossBCELossBCELoss
氵文大师·2023-04-11 05:03

机器学习——SVM多分类问题

线性二分类器的最优超平面1、超平面2、最优超平面3、最优分类面4、支持向量与支持向量机非线性SVM1、常见的核函数2、SVM案例3.举例分析多分类SVM1.直接法2.间接法线性SVM1.什么是SVM？
肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-11 00:30

D.6 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

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·2023-04-10 21:10

PyTorch深度学习实战 | 基于线性回归、决策树和SVM进行鸢尾花分类

对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文将使用决策树、线性回归、
TiAmo zhang·2023-04-10 15:03

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码

分享给大家，北大教授的一段话：你发现没，喜欢独来独往的人，其实大部分都是品行非常好的人。这些人从来不扎堆，也不搬弄是非。只喜欢一个人，把自己应该干的事干好，享受自己干干净净的精神世界，和干干净净的生活圈子。有点时间就宅在家里，给自己做顿饭，放首喜欢的音乐，
追光者♂·2023-04-10 13:16

如何用Python实现神经网络softmax多分类模型

这几天在review一些代码，手撸了一个softmax捋一捋思路，谈谈如何从无到有构建一个完整的神经网络模型，完整代码请查阅我的Github:https://github.com/LittletreeZou/Python-Projects新的一年开始了，题主的新年愿望之一就是好好用心经营，多学习多写文章多分享ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ一、什么是softmax?在数学，尤其是概率论和相关领域中，softm
松鼠的读书笔记·2023-04-10 09:30

ValueError: cannot reshape array of size 786432 into shape (256,256,3)

ValueError:cannotreshapearrayofsize786432intoshape(256,256,3)用Keras实现unet多分类测试批量图片的时候遇到的问题，输入图片为（512,512,3
a�+b�=c�·2023-04-10 04:06

Python实现softmax反向传播的示例代码

目录概念反向传播求导代码概念softmax函数是常用的输出层函数，常用来解决互斥标签的多分类问题。
·2023-04-10 01:53

Accuracy/Precision/Recall/F1

对于多分类假设有三分类[1,2,3]，那么有P1，R1，F1和P2，R2，F2和P3，R3，F3。
京漂的小程序媛儿·2023-04-09 18:57

预训练模型：GPT

该模型的核心思想是通过二段式的训练，以通用语言模型加微调训练的模型完成各项下游NLP任务，包括文本生成、二分类、蕴含、相似度、多分类等。
HadesZ~·2023-04-09 15:26

CCF 疫情期间网民情绪识别 trick分享

多分类问题下面，我们经常会遇到一些指标，比如正在进行的DF平台上的比赛，疫情期间网民情绪识别，用这个trick就能轻易地提分。
Cingti·2023-04-09 13:23

loss函数之MultiMarginLoss, MultiLabelMarginLoss

MultiMarginLoss多分类合页损失函数（hingeloss），对于一个样本不是考虑样本输出与真实类别之间的误差，而是考虑对应真实类别与其他类别之间的误差对于包含NNN个样本的batch数据D(
旺旺棒棒冰·2023-04-09 00:56

多标签分类-体检数据分析病人-keras

multi_label）分类任务——keras实战最近在读论文的的过程中接触到多标签分类(multi-labelclassification)的任务，必须要强调的是多标签（multi-label）分类任务和多分类
看不见我呀·2023-04-08 15:48

机器学习笔记5：Softmax分类器的logistic回归

在logistic回归模型中，我们只是讲了二分类问题，但是在我们的实际分类应用中，还涉及多分类问题，那么，这个时候，就需要用到softmax分类器了。
陆撄宁·2023-04-08 15:23

机器学习笔记——多分类与softmax

机器学习笔记——多分类与softmax一、多分类问题1.问题简述2.“一对一”OvO3.“一对多”OvR4.
AgentSmart·2023-04-08 15:36

机器学习笔记03 -- GBDT回归、二分类、多分类问题

一、GBDT回归1偏差方差，过拟合欠拟合偏差bias：是用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值与真实模型的输出值之间的差异。方差Variance：是不同的训练数据集训练出的模型输出值之间的差异。想要结果偏差小，就要让模型复杂，参数多，但这样模型的学习能力会过强，导致方差大，在测试集上表现差，表现为过拟合。想要结果方差小，就要让模型简单，参数少，但这样会导致模型学习能力弱，导致偏差大，
wafq·2023-04-08 15:36
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