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MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

b站up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe无层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoid交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss优化器：optim.SGD，lr=0

不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

多分类logit回归案例分析

在研究X对Y的影响时，因变量Y有时是分类变量，这时如果还想分析影响关系可以使用logit回归，常见的logit回归包括，二元logit回归（二项logit回归）、多分类logit回归以及有序logit回归

spssau·2023-03-30 16:58

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。

zlt2000·2023-03-30 15:03

Machine Learning - Week 4 Multi-class Classification and Neural Networks exp3

多分类的一种方法是使用one-vs-alllogisticregression，也就是对每一类就计算一个估计函数，预测时计算属于每一类的概率，取最大者。

有何不可_b7e1·2023-03-30 04:54

【机器学习】全网最全模型评价指标（性能指标、YOLOv5训练结果分析、轻量化指标、混淆矩阵详解）【基础收藏】

文章目录模型性能指标常见指标ROC/AUCROC&PRC多分类问题——混淆矩阵计算结果分析——以YOLOv5为例1.confusion_matrix.png(混淆矩阵)2.F1_curve：3.labels.jpg4

Aedream同学·2023-03-29 08:06

SVM多分类之一对一与一对多

关于SVM的基本原理可参考之前写过的《探索SVM（支持向量机）之旅》那个时候主要是理论了解也就知道个大概（虽然现在也只是了解更多一点罢了）之前更多把SVM定义在二分类问题上今天着重记录的是SVM完成多分类

LiBiscuit·2023-03-29 06:41

UNet多分类记录

因为要做个简单的实验，这里把UNet多分类记录下。

如雾如电·2023-03-29 00:28

Idea中Git的使用

原创Idea中关于Git的使用2018-10-1214:26:25每天都要进步哇阅读数3370更多分类专栏：IDEAgitgit是现代开发中离不开的一个话题，一个程序员不会使用git多多少少有点说不过去

leson-xu·2023-03-28 15:34

KNN-邻近算法

算法优点1.简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；适合对稀有事件进行分类；3.特别适合于多分类问题(multi-m

yaoyilmm·2023-03-28 11:43

病毒到底是什么，为什么现在很少见到

当然他们也有很多分类，一般来讲，我们常说的病毒是感染性病毒。专业点来说，就是黑客编写的一款恶意程序，能够影响计算机使用。能够自我复制的一组计算机指令或者程序代码。

极安御信安全研究院·2023-03-27 06:57

关于心理学的个人想法

心理学，在市面上有很多分类，但是我个人稍微学过心理学，我觉得，心理学其实没有那么复杂的领域分，其实无非就是对自己和对他人心理的深度掌控和解读，在心理学到达一定高度时，甚至可以对动物的心理进行解读。

梵星丶HanSin·2023-03-26 07:41

chartgpt 告诉我的，loss 函数的各种知识

它适用于多分类问题，其中每个样本只属于一个类别（互斥）。该损失函数将预测概率与真实标签的one-hot向量进行比较，并计算交叉熵的值。通常用于神经网络的最后一层输出的softmax操作之后。

MYVision_ MY视界·2023-03-26 07:01

算法进阶·2023-03-26 05:49

缓解多分类的样本不均衡问题

利用深度学习做多分类在工业或是在科研环境中都是常见的任务。在科研环境下，无论是NLP、CV或是TTS系列任务，数据都是丰富且干净的。

行者AI·2023-03-25 14:29

CS229之逻辑回归

最后介绍了一些高级优化方法（没仔细看），和多分类问题1.回归VS分类如果用线性回归解决二分类问题2.逻辑回归的假设陈述表示为1/0的概率3.决策边界完全线性可分->划分不同类的边界4.损失函数为什么不能继续

__cbf0·2023-03-25 06:20

逻辑回归实现多分类

hello,今天天气好冷，而且还下雨。不过很符合初春的季节。好雨知时节，当春乃发生。。。。。（忘了。）今天想跟大家聊聊deeplearning的逻辑回归分类问题,虽然这视乎是一个基础的问题。但说起来好像还有许多的意义（好冷，先躲进被窝里）。tools:node+tf.js假定有如下的二维物体分布从直观上看，a,b,c各为一类，从肉眼上我们很容易给他们之间的关系划清界限。但是如果是计算机自己从这些数

与时间赛跑_·2023-03-24 15:38

When does Label Smoothing Help(NIPS'19)

论文链接：paperHinton大神19年发表在NIPS的论文Summary：多分类的任务通常可以通过LabelSmoothing(LS)来提升泛化性，具体做法是在hardlabel的基础上增加一个均匀分布来使目标值变得

我爱学习_学习使我快乐·2023-03-24 05:13

深度学习里常用的几种损失函数小结

softmax_loss：分类问题常用，可多分类sigmoid_loss：Contrastive_Loss参考：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details

华灯初上月影重·2023-03-23 14:03

服务器作用

国外服务器：服务器有很多分类，我们从位置上可以分为国内服务器或者国外服务器。其本质都是服务器，只是

kuifangzy·2023-03-23 10:04

1 . spark ml 随机森林练习代码讲解

随机森林同样具有易解释性、可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。随机森林分别训练一系列的决策树，所以训练过程是并行的。因算法中加入随机过程，所以每个决策树又有少量区别。

丑图高手·2023-03-23 08:23

分门别类输入输出,Go lang1.18入门精炼教程，由白丁入鸿儒，go lang基本数据类型和输入输出EP03

前文再续，Golang和Python一样，基础数据类型有着很多分类，分门别类，一应俱全。它们对应着不同的使用场景，分别是：整形、浮点、字符、字符串、布尔等等。

刘悦的技术博客·2023-03-23 04:52

SSD

③端对端，可多分类，对分辨率比较小的图片，分类也很准确。网络结构：由SSD网络结构可以看出，SSD使用了6个不同特征图检测不同尺度的目标。低层预测小目标，高层预测大目标。

奋斗_蜗牛·2023-03-21 20:25

基于深度信念网络的DBN+SVM分类预测，DBN多分类模型代码，改进的DBN

目录背影DBN神经网络的原理DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）支持向量机SVM的原理DBN+SVM的分类预测基本结构主要参数MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，本文用DBN提取特征，用SVM分类，实现二者长处互补DBN神经网络的的原理深度信念神经网络DBN的定义深度信念网络，DBN，DeepBeliefNets，神经网络的一种。既可

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-03-21 09:47

xgboost做二分类，多分类以及回归任务

【lightgbm/xgboost/nn代码整理二】xgboost做二分类，多分类以及回归任务1.简介该部分是代码整理的第二部分，为了方便一些初学者调试代码，作者已将该部分代码打包成一个工程文件，包含简单的数据处理

文一休·2023-03-20 23:21

【多分类】

多分类的例子：邮件标签：工作、家庭、兴趣爱好...身体状况：健康、亚健康、患病......用图表示：二元分类多分类我们已经知道了对于二元分类问题，我们要去找决策边界，那么对于多分类问题，应该怎么样呢？

阿瑟琴·2023-03-20 11:32

机器学习实战-朴素贝叶斯

优点：数据少也可以有效，可以处理多分类问题缺点：输入数据的准备方式较为敏感贝叶斯决策理论:核心就是选择具有最高概率的决策。朴素贝叶

投篮手型差·2023-03-20 03:37

PyTrch深度学习简明实战2 -逻辑回归 - 信用卡诈骗

笔记2：张笔记6：多分类问题（练习篇）-pbc的成长之路-博客园(cnblogs.com)量简介-pbc的成长之路-博客园(cnblogs.com)笔记3：逻辑回归（分批次训练）-pbc的成长之路-博客园

薛东弗斯·2023-03-19 10:38

分类指标之p值，r值，F1值，微平均和宏平均

假设有12个样本可被分为A，B,C三个类别，某个分类器的结果如下：真实预测ABAAAAACBBBBBABCCCCCCACC对于多分类来说，P值，R值，F1值都是针对某个类别来说的。

ltochange·2023-03-19 05:09

softmax函数与交叉熵函数详解

那么，对于多分类任务，输出端可以有多个结点，每个结点代表属于某一类的概率，满足约束条件：所有结点的概率和为1。这个约束条件将输出结点的输出值变成一个概率分布。

Allard_c205·2023-03-18 12:38

xgb lgb 调参

比如我们要做分类还是回归，做二分类还是多分类

weixin_30323631·2023-03-18 07:08

分析技术 | 建立预测模型及模型的ROC曲线绘制

本文结构如下：数据预处理及读取预测模型建模计算每一类的ROC，micro-averageROC和macro-averageROC特定类和多分类ROC曲线绘制ROC曲线结果

切瓜少年·2023-03-17 07:54

多元有序logistic回归分析_SPSS：二元Logistic回归中自变量的处理和解读——有序多分类变量的处理...

SPSS：二元Logistic回归中自变量的处理和解读——有序多分类变量的处理。有序多分类变量是很常见的变量形式，通常在变量中有多个可能会出现的取值，各取值之间还存在等级关系。

weixin_33638349·2023-03-16 20:35

评估指标

而针对多分类问题来说，有些二分类的评价准则就相对而言不怎么适用了。虽然可以将多分类问题转化为多个2vs2问题进行讨论，步骤繁杂的同时效果也得不到保障。

武耀文·2023-03-15 17:52

人工智能职业导向

程序：算法+文档1.需求分析（约束）2.可行性分析3.概要设计4.详细设计5.检测特征，经验，探测器叫权重（模型）下采样池化数据集：标签：二分类，多分类训练集80%正常假如90%（过拟合）测试集20%异常验证集框架

过期的牙膏·2023-03-15 15:30

在陪你经历社交的路上|520亲子成长迹

邹教授提到了现在对于孤独症儿童的更多分类，让我想到了郭延庆教授提到的“能而不

宇非门·2023-03-15 07:58

Softmax函数，损失函数，交叉熵，softmax损失函数详解

Softmax函数：softmax用于多分类过程中，二分类一般是S型函数，S型函数可以看做是softmax函数的特殊形式！

jiao_mrswang·2023-03-15 01:10

SVM, Softmax损失函数

softmax损失函数和SVM(多分类)损失函数

ef-eve·2023-03-15 01:08

语义分割数据集(多分类)制作

1：使用labelme标注工具直接在命令行安装或者在anaconda下面新建虚拟环境安装（避免污染环境，不用的时候可以直接delete该环境）直接命令行(base)安装pipinstalllabelmelabelme创建虚拟环境安装，python版本选择3.6.x,打开AnacondaPromptcondacreate-nlabelmepython=3.6condaactivatelabelmep

李华35·2023-03-14 18:04

python损失函数实现_损失函数python实现

这是从GitHub上下载的loss函数；适合二分类，多分类得自己从新修改。

munich.yi·2023-03-14 11:55

生病时，可以做什么

回到之前，我们谈到现在医学对抑郁症有许多分类。其实，对于中医而言，分析抑郁症类型，确定不同抑郁症的诊断标准，这样做是没有太多意义的。那么，对于中医来说，我们会做什么是有意义的？

阿加莎·2023-03-12 17:11

softmax_layer的实现

Softmax可以将结果看作是概率，某个类别概率越大，将样本归为该类别的可能性也就越高，因此通常用于多分类。Softmax输出计算下图参考李宏毅老师课件中的Softmax的计算图。

城市郊区的牧羊人·2023-03-12 14:31

打印classification_report的时候有时候会出现accuracy，有时候会打印出Micro avg

问题描述在多分类的时候，用sklearn的classification_report会发现有的会打印出microavg，有的则是accuracy。

波洛的汽车电子世界·2023-03-12 06:30

Git最常用功能

（结合开发场景）2017年07月08日18:43:38hxdaxu阅读数8467更多分类专栏：版本控制毫无疑问，Git是当下最流行、最好用的版本控制系统。

ramblman2013·2023-03-11 21:48

numpy.meshgrid()理解！以及列子说明，代码实现！详细，一看就懂，清晰易懂！！！！

前言numpy.meshgrid对于画三维图，和多分类图特别有用。

@尚码哥@·2023-03-11 07:47

原理就是这么简单 Softmax 分类

但是对于多分类的问题很多小伙伴表示喜欢直接调库。其实了解softmax反向传播原理，或者可以自己手推一遍softmax的BP算法，才能彰显一个AI从业人员的内功。此文会通过一个案例为大家一步一步

云雾中的墨先生·2023-03-11 01:23

机器学习实战项目7

Q1：SVM如何处理多分类的问题Q2:PCA+SVM完成人脸识别任务：使用PCA提取图像的主成分作为输入特征，使用SVM模型进行人脸识别，并尝试使用grid_search来优化调整SVM的参数。

strive鱼·2023-03-10 14:41

多分类样本不均衡问题处理，不增减样本

（一）数据不平衡处理_如何处理多类不平衡数据说不可以数据不平衡处理重点(Tophighlight)OneofthecommonproblemsinMachineLearningishandlingtheimbalanceddata,inwhichthereisahighlydisproportionateinthetargetclasses.机器学习中的常见问题之一是处理不平衡的数据，其中目标类别

lizz2276·2023-03-10 07:52

基于Google的预训练模型XLNet实现电商情感多分类任务

前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于Google的预训练模型XLNet

༺࿈ 海洋༒之心 ࿈༻·2023-03-09 12:35

[精酿学习笔记]啤酒基本分类

按照发酵方式，很多分类体系还会允许第三个类别，叫做自然发酵型啤酒；不过，更为广泛使用的词汇是野菌型，即使用野生酵母甚至细菌等非酵母类型菌种发酵。实际上，野菌并不等价于自然发酵；前者大多是通过人工接种发

梅花道人·2023-03-09 09:35

分别使用全连接神经网络和卷积层神经网络进行多分类问题

使用全连接神经网络我们接下来就是要预测类似下面的图片中的数字是多少导入之后会用到的模块importtorchfromtorchvisionimporttransforms,datasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim加载数据集，并且将数据集进行划分ba

Thefan1·2023-03-01 07:44

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