ga-elm多分类

逻辑回归Logistic Regression 模型简介

本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。
GarfieldEr007·2023-02-27 18:07

深层次理解 Sigmoid - Softmax 激活函数

这两个概念是涉及到神经网络的激活函数，尤其是针对分类问题最后一层的激活函数（有些人说最后一层不能说成是激活函数是转换函数，我也同意，怎么叫都行），sigmoid对应2分类问题，softmax对应多分类问题
Yita_matrix·2023-02-23 17:40

隐私计算技术｜非平衡隐私集合求交 (Unbalanced PSI) 协议介绍

隐私集合求交(PSI)协议有很多分类方法，
·2023-02-22 11:53

隐私计算技术｜非平衡隐私集合求交 (Unbalanced PSI) 协议介绍

隐私集合求交(PSI)协议有很多分类方法，
·2023-02-22 11:18

李飞飞CS231n关于hinge loss函数求导的问题

首先，给出hingeloss在多分类时的表达式：Li=∑j≠yimax(0,wjTxi−wyiTxi+Δ)L_i=\sum_{j\neqy_i}max(0,w_j^Tx_i-w_{y_i}^Tx_i+\
JackTheWhite·2023-02-22 09:20

机器学习：支持向量机SVM

从算法的功能来看，SVM几乎囊括了所有常用算法的功能：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
Zen of Data Analysis·2023-02-21 07:39

一次懂得

图片发自App已经很长时间没有用过13月亮历了，在接触奇迹课程之后，对于很多分类、层次划分的东西比较抵触，但是每次看到13月亮历都能被惊喜到，也许就是圣灵透过方方面面在传递讯息给我。
心空站·2023-02-18 14:49

机器学习学习笔记（一）基础

：数据整体样本：每一行数据特征：除最后一列，每一列表达样本的一个特征标记：最后一列特征值、特征向量、特征空间2.2基本任务：分类任务、回归任务2.2.1分类任务二分类任务：例如：判断邮件是否为垃圾邮件多分类任务
下雨天的小白鞋·2023-02-18 14:58

【机器学习】基于多变量特征的乳腺癌自动诊断

多变量特征实现乳腺癌诊断本文立足于通过多分类模型实现乳腺癌诊断，基于WDBC（BreastCancerWisconsin(Diagnostic)DataSet(WDBC)）数据集进行代码实现。
往晓风·2023-02-17 17:47

实例（1）——特征工程

二分类还是多分类？文本分类还是结构化数据分类？短文本分类还是长文本分类？
飘涯·2023-02-17 12:11

胃痛胃胀胃难受？教你辨别究竟是哪种胃痛在折磨你！

对于胃病也有许多分类，常见的胃病有急性胃炎、慢性胃炎、胃溃疡、十二指肠溃疡、萎缩性胃炎、胃息肉、胃食管反流等。每一种胃病都有不同的症状和治疗方法，今天就给大家介绍一下。1、浅表性胃炎症状表现：主要
木木1256·2023-02-16 21:11

常用激活函数/损失函数/代价函数

LogisticSoftmaxReluTanh损失函数0-1损失函数平方损失函数绝对值损失函数对数损失函数代价函数均方误差均方根误差平均绝对值误差交叉熵误差激活函数Logistic二分类的sigmoid函数，如果叠加实现多分类
ustczhng2012·2023-02-07 13:00

（西瓜书）机器学习（周志华）书目录

2.1.经验误差与过拟合2.2.评估方法2.3.性能度量2.4.偏差与方差3.线性回归3.1.什么是回归3.2.一元线性回归3.3.多元线性回归3.4.对数几率回归3.5.线性判别分析（LDA）3.6.多分类学习
坠金·2023-02-07 13:55

激活函数/ 优化函数/ 损失函数

2.对数损失函数log对数损失函数的标准形式如下：特点：(1)log对数损失函数能非常好的表征概率分布，在很多场景尤其是多分类，如果需要知
访风景于崇阿·2023-02-07 13:49

python机器学习：（6）监督学习代码整理：完整

懒得拆开一个个解释了…家人们直接上代码了嗷，理解不到位的可以在终端画个图看一下'''分类与回归分类是预测标签，包括二分类与多分类。回归是预测连续值，比如预测收入、房价。
关青御热风·2023-02-07 11:16

soft-nms(softnms)(pytorch实现)& softer nms

softnms和softernms是nms的两个改进算法传统nms存在的问题传统的NMS方法是基于分类分数的，只有最高分数的预测框能留下来，但是大多数情况下IoU和分类分数不是强相关，很多分类标签置信度高的框都位置都不是很准还会有别的物体的框因为和当前物体的框重合部分过多被删掉的情况
hxxjxw·2023-02-07 09:45

SVM二分类和多分类问题的关键指标（二）

上一篇中讲到的二分类问题关键指标（precision、recall、accuracy、F1-score）和多分类问题关键指标（Macro-average、Micro-average、Weighted-average
努力学习的心子·2023-02-06 17:12

SVM二分类和多分类问题的关键指标

一、二分类问题1、Accuracy2、Precision：主要评估在预测为Positive的样本中，真实的Positive样本有多少；3、Recall：在所有的Positive样本中，最终有多少Positive样本被预测成功；（就1、2、3举个栗子：某医院开发一套诊断癌症的AI系统，若想评估其性能好坏，可以通过Accuracy、Precision以及Recall评估。Accuracy：在一堆人中有
努力学习的心子·2023-02-06 17:11

pytorch/transformers 最后一层不加激活函数的原因

最后一层不加激活函数原因之前看bert及其各种变种模型，发现模型最后一层都是FC（fullconnect）的线性层Linear层，现在讲解原因实验：笔者试着在最后一层后加上了softmax激活函数，用来做多分类
浪漫的数据分析·2023-02-05 15:38

多分类神经网络：Softmax回归

在机器学习中，我们会使用二分类算法的Many-vs-Many（多对多）和One-vs-Rest（一对多）模式来进行多分类。
L_bloomer·2023-02-05 10:32

刘二大人-《PyTorch深度学习实践》-lecture9-多分类问题-课程代码讲解-其中有自我理解的部分

importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasfuncimporttorch.optimasoptim#PIL(PythonImageLibrary)-Python第三方图像处理
Coke_Zero_SK·2023-02-05 08:35

机器学习课后题——贝叶斯

对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感。朴素贝叶斯的主要缺点有：如果输入变量是相关的，则会出现问题。
Yuetianw·2023-02-05 07:09

机器学习算法——贝叶斯分类器1（贝叶斯决策论）

以多分类任务为例解释其基本原理。1.先验概率（Priorprobability）先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，反映了我们在实际观察之前对某种状态的预期。
Vicky_xiduoduo·2023-02-05 07:32

深度学习 用户画像_深度学习在用户画像方面的应用系列

实际上，用户画像的方法有很多，我把他们暂且分为两种，一种是传统机器学习算法，例如无监督聚类、多分类算法(集成树等)，这些方法都需要我们手动提取每个用户的特征，用一个特征向量去代表一个用户，我们把特征向量放到模型里
weixin_39885690·2023-02-05 07:53

Lesson 5.2 分类模型决策边界与模型评估指标（中）

Score1.准确率局限2.混淆矩阵（Confusionmatrix）3.混淆矩阵中的模型评估指标3.1围绕识别类别1所构建的评估指标3.2围绕识别类别0所构建的评估指标4.混淆矩阵评估指标使用策略5.多分类混淆矩阵接下来
虚心求知的熊·2023-02-05 03:02

数据集预处理之归一化

例如，许多分类器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。如果其中一个要素的取值范围较广，则该距离将受此特定要素支配。
「已注销」·2023-02-04 15:56

Softmax Classifier 多分类问题

文章目录8、SoftmaxClassifier多分类问题8.1Revision8.2Softmax8.2.1Design8.2.2SoftmaxLayer8.2.3NLLLossvsCrossEntropyLoss8.2.4Mini-Batch8.3MNISTdataset8.3.1ImportPackage8.3.2PrepareDataset8.3.3DesignModel8.3.4Const
LeoATLiang·2023-02-04 13:43

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）

R语言使用xgboost包拟合xgboost多分类模型：caret包的confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）目录
statistics.insight·2023-02-04 12:11

AI重温：二分类和多分类的交叉熵区别

一般激活函数使用sigmoidSigmoid计算公式：此时交叉熵计算公式：or代码如下：corss=np.mean(-np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat)))多分类
怀尔斯666·2023-02-04 12:09

捋一捋二分类和多分类中的交叉熵损失函数

通过矩阵变换，将最后的输出值定为1维01之间的数值，再用BCEloss函数（二分类交叉熵损失函数）构建计算图多分类：隐藏层用激活sigmoid函数处理线性变换后的值，最后一层用softmax函数【e（x
ShuaS2020·2023-02-04 12:38

多分类问题

但是在现实生活中，存在着大量的多分类问题。下面就以鸢尾花数据集来学习如何实现多分类的任务。
xuechanba·2023-02-04 12:36

softmax与CrossEntropyLoss()，log_softmax与 NLLLoss()

我们在处理单标签多分类问题时，若考虑用softmax来对模型最后输出作计算以得到各标签的概率分布，那之后可以通过crossentropy做一个似然估计，求得误差但softmax求出来的概率分布中，每个标签的概率
联邦学习小白·2023-02-04 11:51

如何使用MONAI构建多分类dataset--直接从文件夹加载数据

如图所示，做多类别分类，每个文件夹代表一个类别，所有图像均为NIFTI格式，如何加载进MONAI进行训练？在这之前，我们来看看MONAIdataset加载方法：MONAIdataset的数据(image,label)输入有两种形式，一种是array(数组)，一种是dict(字典)。简单区分一下以array形式加载数据images=["IXI314-IOP-0889-T1.nii.gz","IXI2
Tina姐·2023-02-03 23:00

＜OpenMMLab实战营第一讲＞计算机视觉与OpenMMLab

目录前言一、三大机器视觉任务图像分类：图像检测：图像分割：二、OpenMMLab算法框架介绍三、机器学习和神经网络简介机器学习的基本流程（以分类器问题为例）：多分类任务：四、神经网络的训练神经网络的训练损失函数
努力码代码的菜鸟·2023-02-03 15:34

基础神经网络

基本结构可以理解为根据特征走出一条最佳路线，从左到右为数据计算流程●第一层为输入层，输入数据●最后一层为输出层，输出结果（可以有多个输出如多分类场景）●中间为隐含层2、3个隐含层以上可称为深度学习/深度神经网络
Xagorz·2023-02-02 15:29

阅读笔记——基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

文章目录1文章简介2文本情感分类概述3文本情感多分类项目设计与实现3.1数据处理3.2特征选取3.3线性逻辑回归模型3.4朴素贝叶斯模型4项目结果与分析5总结1文章简介文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域
AItth·2023-02-02 10:11

【机器学习】逻辑回归（实战）

σ(z)=1+e−z1三、查看鸢尾花数据集1、加载iris数据集并查看2、设计二分类实验四、实验：逻辑回归1、分类器的构建2、画图展示五、决策边界的绘制1、训练数据的决策边界2、测试数据的决策边界六、多分类
酱懵静·2023-02-02 10:10

DL入门笔记——机器学习（1）

function对应的set定义函数set——衡量模型好坏——选择最佳模型二、监督学习（supervisedlearning）（1）回归问题function集的输出是scalar连续数值（2）分类问题分为二分类与多分类
Baker_Young·2023-02-02 10:09

nn.CrossEntropyLoss() 中的参数 label_smoothing

先对全连接层的输出计算softmax，视为各类别的置信度概率，再利用交叉熵计算损失在这个过程中尽可能使得各样本在正确类别上的输出概率为1，这要使得对应的z值为+∞，这拉大了其与其他类别间的距离现在假设一个多分类任务标签是
怎样才能回到过去·2023-02-02 09:20

二分类模型-分布式SPARK效果评估实现代码+混淆矩阵

最近在做一个平台级的项目，为了保证分布式的可扩展性，评估最终用sparkmlib进行模型的评估，sparkmlib里面封装好了二分类、多分类、聚类的通用的评估指标，通用指标实现起来都比较简单。
泰格数据·2023-02-02 09:09

SVM多分类问题 :matlab中的应用

转载自:https://blog.csdn.net/lwwangfang/article/details/52355062对于支持向量机，其是一个二类分类器，但是对于多分类，SVM也可以实现。
Tessie333·2023-02-02 09:04

svm多分类python代码_支持向量机(分类问题公式及python实现)

NOTEBOOK支持向量机(分类问题公式及python实现)此notebook包括：1、支持向量机介绍2、什么是线性可分类支持向量机3、什么是线性分类支持向量机4、硬间隔化和软间隔化5、什么是线性分类支持向量机的对偶形式6、非线性支持向量机与核函数7、利用SVM的人脸识别项目包涵的代码知识点有：分割数据集，PCA降维、网格搜索与交叉验证、混淆矩阵、评估报告模块等此篇以从简入繁的形式，结合数学公式与
肖晴方13723899431·2023-02-02 09:31

多分类问题的soft cross entropy 损失函数

在做多分类问题的时候，分类结果的损失函数经常使用交叉熵损失函数，对于预测结果，先经过softmax，然后经过log，然后再根据Onehot向量只取得其中的一个值作为损失函数的吸收值，比如，logsoftmax
Tchunren·2023-02-02 09:01

多分类问题中的mAP计算

图表参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html比如有10类，20个样本，判断为其中一类car的置信度如下表所示，降序排列。从表中gt_label可以看出正例是6个，其他是负例。PASCALVOCCHALLENGE2010年后计算AP的方法是：假设N个样本中有M个正例，如上表我们N是20，M是6，则有6种recall值，分别为1/6,
小魔长飞哥·2023-02-02 09:01

catboost应用于含多个离散特征的数据挖掘多分类问题

#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromcatboostimportCatBoostRegressor,CatBoostClassifierfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThr
赴前尘·2023-02-02 09:29

多分类问题的交叉熵计算

多分类问题的交叉熵  在多分类问题中，损失函数（lossfunction）为交叉熵（crossentropy）损失函数。
山阴少年·2023-02-02 09:26

PyTorch 深度学习实践 第9讲

第9讲多分类问题源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。
错错莫·2023-02-02 09:54

《PyTorch深度学习实践》学习笔记 【4】

：《PyTorch深度学习实践》完结合集六、LogisticsRegression（逻辑斯蒂回归模型）虽然它叫做回归模型，但是处理的是分类问题6.0回归问题和分类问题有监督学习：回归问题分类问题二分类多分类回归问题
Pin_BOY·2023-02-02 09:23

7 处理多维特征的输入

课程前提知识BCELoss-BinaryCrossEntropyLossBCELoss是CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类
Micoreal·2023-02-02 09:23

6 逻辑斯蒂回归

文章目录回归问题和分类问题问题提出逻辑回归二分类问题逻辑函数与线性回归方程的不同模型变化loss函数不同BCEloss函数的介绍课程代码课程来源：链接课程文本来源借鉴：链接以及（强烈推荐）Birandaの回归问题和分类问题有监督学习：回归问题分类问题二分类多分类回归问题
Micoreal·2023-02-02 09:52
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