ga-elm多分类

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

利用支持向量机SVM做二分类和多分类预测建模

利用支持向量机SVM做二分类和多分类预测建模。程序注释详细直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序可以直接可以出分类预测图，混淆矩阵图，ROC曲线图。
oKEzspzn·2024-02-01 23:37

基于支持向量机SVM的图像多分类，SVM的详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论SVM应用实例，SVM图像多分类代码结果分析展望参考支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-01 23:07

交叉熵损失函数的计算公式

对于多分类问题：L=-∑y_ilog(p_i)其中：L为交叉熵损失函数的值，y_i为真实标签，p_i为模型对第i类的预测概率。
滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

0.25tanh函数relu在输入小于0时LR问题实例这里主要就是输出层的搭建，搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入多分类问题多标签问题就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的
CQU_JIAKE·2024-01-30 09:45

Softmax分类器

文章目录回顾使用Sigmoid构建多分类器？
chairon·2024-01-30 05:37

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。
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

深度学习之多分类问题

多分类问题：我们在解决的时候会使用到一种叫做SoftMax的分类器。前面我们在做糖尿病问题的时候，我们做出一个二分类网络，我们得到的是y=1（即一年后发病）它的概率是多少，即P（y=1）。
丘小羽·2024-01-28 15:04

第3章-python深度学习——（波斯美女）

你将进一步巩固在第2章第一个示例中学到的知识，还会将学到的知识应用于三个新问题，这三个问题涵盖神经网络最常见的三种使用场景：二分类问题、多分类问题和标量回归问题。
weixin_42963026·2024-01-28 05:14

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST，也就是0到9的手写数字数据集。
cnhwl·2024-01-27 14:20

sklearn逻辑回归（Logistic Regression）多分类问题

文章目录步骤建立模型预处理训练测试+评价模型多次划分训练集、测试集训练结果步骤建立模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',*,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
Yvesx·2024-01-27 14:50

Adaboost处理多分类问题(参数调优，解决数据不平衡问题)

AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数我们首先来看看AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数。两者大部分框架参数相同，下面我们一起讨论这些参数，两个类如果有不同点我们会指出。1）base_estimator：AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有，即我们的弱分类学习器或者弱回归学
m0_51876286·2024-01-26 20:15

matlab中的分类工具箱svm,MATLAB实现多分类和libsvm工具箱的安装使用详解

首先告诉大家MATLAB现在可以实现多类分类的问题！但是需要借助工具箱！下面介绍的是台湾林智仁教授的libsvm工具箱在MATLAB中的安装和使用：安装环境：Win7、MicrosoftVisualStudio2010MATLAB版本：R2010b编译器版本：MicrosoftVisualC++2010安装过程：网站去下载最新的SVM软件，找到DownloadLIBSVM，点击zipfile下载，
菩提流支·2024-01-26 06:11

基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测,SVM的详细原理，SVM工具箱详解及注意事项

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于SVM多分类预测，基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测（代码完整
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:52

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出
牧世·2024-01-25 18:49

sklearn多分类模型评测（LR, linearSVC, lightgbm）

多分类背景：多分类是指具有两类以上的分类任务;例如，分类一组可能是橘子，苹果或梨的水果图像。本文旨在为大家提供一段即写即用的代码，跳过对原理的解说，直接上手跑一版baseline。
柠樂helen·2024-01-25 14:07

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

多层感知器（Multi-LayerPerceptron）（人工神经网络）多层感知器模型框架MLP用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备
小旺不正经·2024-01-23 07:05

己才是自己的牢笼啊。丨2022年2月第4周小结

我以为运动就是跑步、游泳和普拉提，竟然还有好多分类。还有，如何平衡减重目标和吃美食欲望，这是一门大学问。为什么欲望总是
丨张伟丨·2024-01-22 13:39

多分类综述笔记

多标签分类问题概况及医学影像分类的思考最近在做眼底图像的多标签分类，读了一下武大的刘威威老师的综述TheEmergingTrendsofMulti-LabelLearning[1]，自己也看了一点医学影像分类和自然图像多标签分类的文章。本文主要总结一下阅读之后对多标签分类（multi-labelclassification,MLC）问题的理解，以及对于医学影像上的多标签问题的特点的一点思考。综述的
一只白海豹·2024-01-21 23:48

反欺诈与异常点检测

1.反欺诈检检测1.1反欺诈检测的难点反诈骗实际是个多分类问题，每种不同的诈骗都当做一种单独的类型。
MusicDancing·2024-01-21 16:24

XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用

目录写在开头1.多分类问题的介绍1.1什么是多分类问题？1.2多分类问题的挑战1.3XGBoost如何应对多分类问题？
theskylife·2024-01-21 15:50

基于VGG16的猫狗分类实战

KarenSimonyan和AndrewZisserman于2014年在论文“VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGESCALEIMAGERECOGNITION”中提出的一种处理多分类
芝芝士Clim·2024-01-21 11:34

爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测

目录背影极限学习机爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 06:27

【R语言】临床特征分组，多分类转换成二分类

前面我们讲过肿瘤TNM分期我们知道T分期一般可以分成T1,T2,T3和T4四个期。另外一个常用的临床特征是组织病理分期，一般也是分为四期stageI，stageII，stageIII和stageIV。四组在我们做差异表达分析的时候是比较麻烦的。☞R代码TCGA差异表达分析☞零代码TCGA差异表达分析最简单的方法是将四个期合并成两个期。今天天我们就来聊聊如何用R来将四分期的临床特征转换成二分期。首先
生信交流平台·2024-01-20 23:23

NNL（negative log loss） 和 cross entropy loss的区别

而在多分类（multi-class）任务中，预测分布式模型经过softmax函数后的输出vector，而真实分布则是每个输出目标类（groundtruth）的
大猫子·2024-01-20 22:47

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

NLLLoss负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。
ltochange·2024-01-20 00:18

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
前程算法屋·2024-01-19 23:15

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
前程算法屋·2024-01-19 23:45

分类预测 | Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测

可实现二分类和多分类。程序已经调试好，替换数据集直接运行出图
机器学习之心·2024-01-19 23:15

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。
zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

问题定义与理解：明确机器学习任务的目标，是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。确定业务背景和需求，了解所处理数据的现实意义。数据收集：根据任务目标从各种来源获取原始数据，可以是数据库、文件、传感器、网络日志等。数据预处理：数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等问题。数据转换：对数据进行规范化、标准化、归一化等操作以适应模型要求。特征编码：将非数值特征（如类别标签）转化为数值形式。特征工程
德天老师·2024-01-18 08:45

VIT transformer详解

VITtransformer详解一、前言二、总体结构三、VIT输入部分四、VITEncoder部分五、CLS多分类输出六、归纳偏置七、参考一、前言论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929
不是二哈的柯基·2024-01-18 04:22

NLP任务中常用的损失函数

−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(y,\hat{y})=-(ylog\hat{y}+(1-y)log(1-\hat{y})L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)多分类交叉熵损失函数
bulingg·2024-01-18 04:22

Logistic回归之有序logistic回归分析

Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。logistic回归分析类型如下所示。
spssau·2024-01-17 22:03

分类预测 | Matlab实现CS-SVM布谷鸟算法优化支持向量机的数据分类预测

2.自带数据，多输入，单输出，多分类。优化参数为：SVM的gamma和c。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等
机器学习之心·2024-01-17 15:35

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决
sdu_study·2024-01-17 14:17

Python数据分析案例33——新闻文本主题多分类(Transformer, 组合模型) 模型保存

案例背景对于海量的新闻，我们可能需要进行文本的分类。模型构建很重要，现在对于自然语言处理基本都是神经网络的方法了。本次这里正好有一组质量特别高的新闻数据，涉及'教育''科技''社会''时政''财经''房产''家居'七大主题，基本涵盖了所有的常见的新闻类型。每个主题取了1w条，总共7w条数据，也还符合深度学习的数据量。正好我也构建了很多神经网络的序列模型，来验证一下哪些模型在这个数据集上表现较好。数
阡之尘埃·2024-01-17 06:48

GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化

作者：CSDN@_养乐多_在GoogleEarthEngine（GEE）中应用机器学习分类器进行多分类时，有一个需求是想知道每个像素对于每个类别的分类概率。
_养乐多_·2024-01-16 21:23

多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

背景介绍；理论MIL概述：注意力网络；对比学习；介入学习；强化学习；GAN；应用MIL概述：全幻灯片分类；视频异常检测；图像分类；调制识别；Benchmark；MIL交叉领域：多示例多标签；多示例偏标签；多分类分布外检测
因吉·2024-01-15 22:15

史诗级长文--朴素贝叶斯

引言朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。
SQingL·2024-01-14 18:38

史诗级干货长文--Logistic回归

Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。
SQingL·2024-01-14 18:06

分类方法之逻辑回归

逻辑回归可以用于二分类问题，也可以通过一些扩展方法用于多分类问题。在二分类问题中，逻辑回归将输出为两
亦旧sea·2024-01-14 06:20

好莱坞大众情人——加里格兰特

人们对男人的好看有很多分类，比如英俊帅气，温文尔雅，高大魁梧，还有如今的丑帅。但是古往今来，以及国内外，定义一副好皮囊的标准却是一致的，五官完美，脸庞棱角分明，身姿挺拔。
柏青123·2024-01-13 17:52

【目标检测】评价指标：混淆矩阵概念及其计算方法(yolo源码)

多分类任务的混淆矩
初初初夏_·2024-01-13 15:07

nn.BCEWithLogitsLoss中weight参数和pos_weight参数的作用及用法

如果我们在做多分类任务，有些类比较重要，有些类不太重要，想要模型更加关注重要的类别，那么只需将比较重要的类所对应的w权重设置大一点，不太重要的类所对应
1z1·2024-01-13 12:58

Python 全栈体系【四阶】（十三）

第四章机器学习十六、模型评估与优化1.模型评估1.1性能度量1.1.1错误率与精度错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。
柠檬小帽·2024-01-13 02:54

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basisfunction）的线性组合，形式如下：2．逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题，而后者处理多分类问题
BigCowPeking·2024-01-12 17:57

频数表和列联表，以及进一步处理分析 -- R

1.如何统计分类变量的分布次数--频数表2.如何统计多分类变量的分布次数--频联表3.单个分类变量的分类结果是否满足理论分类结果--拟合优度问题4.多个分类变量的分类结果是否相关干扰--分类变量（多因素
All_Will_Be_Fine噻·2024-01-12 09:03
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