ga-elm多分类

深度学习keras下模型微调 提高性能

数据集在这：https://download.csdn.net/download/zqx951102/12675542#深度学习010-Keras微调提升性能（多分类问题）参考：https://www.jianshu.com
zqx951102·2023-01-18 20:29

logistic回归python代码_Logistic回归（有两类Python代码）,LogisticRegression,附二,分类,pytorch...

逻辑回归LogisticRegressionsigmoid/logisticfunction逻辑回归实际上是分类问题，二分类或者多分类问题。
weixin_39727336·2023-01-18 17:09

PyTorch之torch.nn.CrossEntropyLoss()

简介信息熵：按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度交叉熵：使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度多分类任务中的交叉熵损失函数代码1）导入包importtorchimporttorch.nnasnn2
我是一名程序媛·2023-01-18 14:56

机器学习--逻辑回归的原理与基础实现

LR分类器适用于各项广义上的分类任务，例如：评论信息的正负情感分析（二分类）、用户点击率（二分类）、用户违约信息预测（二分类）、垃圾邮件检测（二分类）、疾病预测（二分类）、用户等级分类（多分类）等场景。
胜天半月子·2023-01-18 14:10

【机器学习】逻辑回归（理论）

逻辑回归（理论）目录一、概论1、何为逻辑回归2、映射函数的引入3、伯努利分布二、损失函数的推导三、用逻辑回归实现多分类1、间接法：HardMax2、直接法：SoftMaxⅠSoftMax的引入ⅡSoftMax
酱懵静·2023-01-18 14:09

tinymind 书法文字识别

CSDNtinymind书法文字识别的比赛，比赛很简单，就是一个多分类问题，直接一把梭renext50，finetune一下就行，稍微用点技巧ok！
suxi的deep_travel·2023-01-18 13:53

医学数据挖掘流程（四）：建模调参画图

0-1多分类模型。二分类和连续模型的中间模型，不像二分类那么粗糙，也不像回归要求连续数据，可以分段对抗缺失的重要连续数据。回归模型。连续变量目录区分模型参数和权重建模效果不好原因：model<
天狼啸月1990·2023-01-18 09:01

【Matlab】基于人工神经网络ANN实现多分类预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】基于人工神经网络ANN实现多分类预测（Excel可直接替换数据）1.算法简介2.测试数据集3.替换数据4.训练图5.混淆矩阵5.对比结果6.代码及注释1.算法简介ANN人工神经网络机器学习
敲代码两年半的练习生·2023-01-17 16:07

集成学习--Gradient Boosting Decison Tree（GBDT）梯度提升树

GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类
Dxy17·2023-01-17 13:36

Kaggle干货：自定义transformers数据集

：自定义文本数据集使用transformers中trainer训练使用Pytorch自定义训练流程步骤1：读取IMDbReviewsIMDbReviews是比较常见的英文情感分类的数据集，主要完成文本多分类任务
风度78·2023-01-17 12:05

【机器学习】OneVsRestClassifier的网格调参如何实现

最近在进行多分类问题中，用到了OneVsRestClassifier模型，但是遇到了一个比较困惑的问题，那就是如何有效的调参？
旅途中的宽~·2023-01-17 10:57

gbdt算法的c语言实现,机器学习 | GBDT

1、DecisionTree：CART回归树首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用
weixin_39648824·2023-01-17 10:18

数学建模：12 分类模型

LinearProbabilityModel，简记LPM）Spss求解逻辑回归步骤逐步回归的设置自变量有分类变量预测结果差：添加平方项/交互项过拟合现象如何确定合适的模型：交叉验证Fisher线性判别分析SPSS操作多分类问题
NElks·2023-01-17 07:23

softmax函数

它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法：为什么softmax是这种形式？
zhangt766·2023-01-17 01:15

python pd Series 添加行_逻辑回归多分类的Python实现

众所周知，逻辑回归是一种主要用来做二分类的算法，但是，逻辑回归其实也可以用来做多分类！今天记录和分享一个逻辑回归做多分类的例子，以备查阅。
weixin_39724889·2023-01-16 21:40

logistic回归_二元logistic回归分析

在医学研究中，常常需要研究的结局变量不是连续型变量，而是二分类变量或多分类变量，logistic回归分析就能解决这问题。
weixin_39806808·2023-01-16 20:26

必看 logit回归分析步骤汇总

logit回归分析一般可分为三类，分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归，三类logit回归区别如下：一、二元logit分析1.基本说明二元Logit回归分析用于研究X对于Y
spssau·2023-01-16 20:50

R语言机器学习篇——逻辑回归2(多分类)

在多分类的问题中，同样可用逻辑回归进行预测，这里的一些概念便不做过多介绍，重点说明参数的意义。
zarzzzz1·2023-01-16 13:28

深度学习（3）——softmax回归

那么现在的生活中可能还有许多分类问题，给出一张照片判断是个什么类型的物品，这就需要用到今天所讲的softmax回归了。
星辰大海_coli·2023-01-16 12:47

梯度下降法实现softmax回归MATLAB程序

解决二分类问题时我们通常用Logistic回归，而解决多分类问题时若果用Logistic回归，则需要设计多个分类器，这是相当麻烦的事情。
Genlovy_Hoo·2023-01-16 12:17

第三周【任务1】学习损失函数(svm多分类损失函数与softmax）

7损失函数一、学习内容第三讲损失函数部分，主要介绍了svm多分类损失函数与softmax函数，以例子详细说明如何使用他们来做完成图像分类任务。
Sagacity_1125·2023-01-16 12:14

python特征提取方法_大师兄的Python机器学习笔记:特征提取

2)多分类(Multicalssclassification)互斥。例：足球比赛结果主队是胜、平还是负?非互斥。例：火锅底料的味道是酸、甜还是辣？3.分类流程特征提取与特征选取>>分类器处理>
weixin_39748928·2023-01-16 09:02

深度学习：Softmax回归

因此引出了本文所要介绍的softmax回归模型，该模型是针对多分类问题所提出的。下面我们将从softmax回归模型的原理开始介绍，最后我们同样会基于PyTorch来实现基本的softmax模型。
HW-Header·2023-01-16 09:31

分类器评价指标 ROC,AUC,precision，recall，F-score，多分类评价指标

曲线详解ROC/AUC计算过程(roc计算非常详细)四、AUCAUC值的计算AUC的计算方法(两个公式并且都举了例子)为什么使用ROC曲线五：准确率，召回率，F值六、K-S曲线、Lift曲线、PR曲线七、多分类评价指标
我是女孩·2023-01-16 07:07

TensorFlow笔记之神经网络完成多分类任务

文章目录前言一、数据集调用二、Tensorflow1.x1.单隐藏层2.模型保存与调用三、Tensorflow2.x1.全连接层类2.keras建模总结前言对TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务进行修改
Mr_Stutter·2023-01-16 07:19

【PyTorch深度学习实践】08_Softmax分类器（多分类）

文章目录1.Softmax层1.1softmax的函数表示1.2损失函数2.代码实现1.Softmax层当需要多分类的时候，会输出一个分布，这些分布需要满足P(y=i)>=0和所有的P值加起来=1，使用
青山的青衫·2023-01-16 06:06

交叉熵损失函数python_交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的
罗漫·2023-01-16 00:48

损失函数-均方误差&交叉熵

均方差误差：交叉熵二分类交叉熵表达式中log的底数是eyi表示样本i的label正为1，负为0pi表示样本i的预测概率多分类交叉熵M:表示类别的数量yic:符号函数（0或者1），如果样本i的真实类别等于
无能者狂怒·2023-01-15 17:30

常见的损失函数学习随笔

多分类任务在多分类任务通常使用softmax将logits转换为概率的形式
最白の白菜·2023-01-15 17:30

BCE和CE交叉熵损失函数的区别

BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是“-ylog(y^hat)-(1-y)log(1-y^hat)”，其中y为GT，y_hat为预测值。
MSE-STAR-CVHERO·2023-01-15 17:29

PyTorch 入坑十一： 损失函数、正则化----深刻剖析softmax+CrossEntropyLoss

LossFunctionCostFunctionObjectiveFunction正则化损失函数交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()自信息熵(信息熵)相对熵（KL散度）交叉熵二分类多分类学习过程同
龙俊杰的读书笔记·2023-01-15 16:21

多分类f1分数_NLP大赛冠军总结：300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码)...

1.比赛介绍这是一个文本多分类的问题：目标是“参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的
big maom~~·2023-01-15 15:39

[nlp] 二分类（F1），多分类，多标签

F1score召回率recall：真实正例中预测为正的比例。准确率precision：预测为正的实例真实也为正（预测正确）的比例。ROC曲线其他展示分类模型性能的可视化技术是受试者特征曲线（ROC曲线，ReceiverOperatingCharacteristiccurve）。这个思想是相当简单的：ROC曲线展示了当改变在模型**（预测）中识别为正例的阈值时，召回率和精确度的关系会如何变化。ROC
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 15:08

自然语言处理（NLP）中多标签分类的方法

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。
马大哈先生·2023-01-15 15:38

NLP标签不均衡的文本多分类

简介自然语言处理中，文本多分类是最常见的需求之一。如果标注数据量大且样本均衡，任选一个bert模型都能达到非常好的准确度。
「已注销」·2023-01-15 15:08

机器学习-实验一

掌握基于逻辑回归的二分类算法和基于softmax的多分类算法的设计方法。二、实验原理先拟合决策边界(不局限于线性，还可以是多项式)，再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率。
Qutter·2023-01-15 13:57

PyTorch之inception结构

本文利用图1的inception结构实现MNIST数据集的多分类。图1inception基本结构将inception结构封装
心️升明月·2023-01-15 10:29

PyTorch - 损失函数

文章目录L1范数损失SmootchL1Loss均方误差损失二分类交叉熵损失CrossEntropyLoss和NLLLoss计算交叉熵损失KL散度损失余弦相似度损失多分类多标签损失L1范数损失实际上就是曼哈顿距离
伊织code·2023-01-15 09:26

（路透社数据集）新闻分类：多分类问题实战

目录前言一、电影评论分类实战1-1、数据集介绍&数据集导入&分割数据集1-2、字典的键值对颠倒&数字评论解码1-3、将整数序列转化为张量（训练数据和标签）1-4、搭建神经网络&选择损失函数和优化器&划分出验证集1-5、开始训练&绘制训练损失和验证损失&绘制训练准确率和验证准确率1-6、在测试集上验证准确率二、调参总结三、碎碎念（绘制3D爱心代码）总结前言对于路透社数据集的评论分类实战一、电影评论分
ㄣ知冷煖★·2023-01-15 08:49

TensorFlow 实战案例： ResNeXt 交通标志图像多分类，附Tensorflow完整代码

各位同学好，今天和大家分享一下如何使用Tensorflow构建ResNeXt神经网络模型，通过案例实战ResNeXt的训练以及预测过程。每个小节的末尾有网络、训练、预测的完整代码。ResNeXt是ResNet的改进版，在bottleneck卷积块结构上进行了较小的改动，其他都和ResNet模块相近，如下图所示，ResNeXt比ResNet的精度更好。文章目录完整代码及数据1.ResNeXt模型结构
Python数据开发·2023-01-15 07:28

损失函数技术总结

前言：一直想写损失函数的技术总结，但网上已经有诸多关于损失函数综述的文章或博客，考虑到这点就一直拖着没写，直到有一天，我将一个二分类项目修改为多分类，简简单单地修改了损失函数，结果一直有问题，后来才发现是不同函数的标签的设置方式并不相同
CV技术指南(公众号)·2023-01-14 22:14

【MultilayerPerceptron】spark的MLP分类节点处理多分类数据时报错Failed to execute user defined function

MLP分类节点处理多分类数据时报错spark的MultilayerPerceptronClassifier在处理三分类等多分类数据时，会报错，报错信息为：org.apache.spark.SparkException
nanwunanwunan·2023-01-14 11:00

Sklearn（v3）——朴素贝叶斯(1)

真正的概率分类器在许多分类算法应用中，特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。
Grateful_Dead424·2023-01-14 07:11

sklearn中的朴素贝叶斯

1概述1.1真正的概率分类器在许多分类算法应用中，特征和标签之间的关系并非是决定性的。如想预测一个人究竟是否能在泰坦尼克号海难中生存下来，可以建一棵决策树来学习训练集。
momokofly·2023-01-14 07:40

多分类任务和 Softmax 回归

在我们解决多类线性可分问题的时候，常会遇到单标签二分类问题、单标签多分类问题、多标签算法问题，下面分别讨论。而前面讲的线性分类模型，原则上只能解决二分类问题，但通过一些技巧就可以解决多分类问题。
长路漫漫2021·2023-01-13 22:04

神经网络(从手撕到工具包)

我们知道每个"神经元"的作用是完成一个二分类的任务，那么将这些“神经元”链接起来自然而然是为了完成一个多分类的任务，这也就是神经网络的作用了。为了方便后面分享内容的理解，我们会先从一个神经元模型
偶做前堂客·2023-01-13 15:36

Pytorch 绘制ROC，PR曲线图

Pytorch多分类模型绘制ROC,PR曲线（代码亲测可用）ROC曲线importtorchimporttorch.nnasnnimportosimportnumpyasnpfromtorchvision.datasetsimportImageFolderfromutils.transformimportget_transform_for_testfromsenet.se_resnetimport
Vertira·2023-01-13 11:07

sklearn(五)计算acc:使用metrics.accuracy_score()计算分类的准确率

二分类和多分类情况下是一列，多标签情况下是标签的索引。y_pred：预测标签。二分类和多分类情况下是一列，多标签情况下是标签的索引。
火星种萝卜·2023-01-13 10:05

【深度学习】模型评价指标

一、分类任务分类任务一般有二分类、多分类和多标签分类。
超级无敌陈大佬的跟班·2023-01-13 10:55

【基础知识】多标签分类CrossEntropyLoss 与 二分类BCELoss

备选答案你，你的父亲，你的母亲，这就变成了一个多分类问题（一个问题多个选项）。若此时问题如下：你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个yes。这就是多标签分类。
All_In_gzx_cc·2023-01-13 08:11
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