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基于Logistic回归模型对鸢尾花数据集的线性多分类

文章目录一、实验说明二、鸢尾花数据集线性多分类三、参考一、实验说明实验环境Anaconda+python3.6+jupyter实验内容使用Logistic回归模型对鸢尾花数据集进行线性多分类、可视化显示和测试精度

在下摸鱼怪·2023-01-13 08:41

Adaboost模型的python实现

文章目录介绍Adaboost库参数介绍实例二分类问题多分类问题作者：李雪茸介绍Adaboost算法是一种集成学习(ensemblelearning)方法。

zoujiahui_2018·2023-01-13 07:36

sklearn初探（三）：决策树及其可视化

概述DecisionTreeClassifier是能够在数据集上执行多分类的类,与其他分类器一样，DecisionTreeClassifier采用输入两个数组：数组X，用[n_samples,n_features

swy_swy_swy·2023-01-12 15:32

【数学建模】-多元线性回归分析

四类模型回归系数的解释特殊的自变量：虚拟变量X多分类的虚拟变量设置含有交互项的自变量回归实例数据的描述性统计定量数据定性数据Excel中数据透视表11个指标的总

勤奋努力的野指针·2023-01-12 07:47

tensorflow2分类预测损失函数选择

二分类问题：如果是二分类问题，即最终的结果只能是两个分类中的一个，则损失函数loss使用binary_crossentropy多分类问题：对于多分类问题，在选择损失函数loss时，主要是看数据是如何编码的

刘德志jenkin·2023-01-11 23:07

分类交叉熵Cross-Entropy

你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类然而这样的做法并不容易推广到多分类问题

青竹aaa·2023-01-11 23:05

使用cross-entropy （交叉熵）定义loss的概率意义

证明：在多分类问题中，交叉熵损失（cross-entropyloss）定义loss是符合概率的。

FibonacciCode·2023-01-11 23:34

机器学习十大算法之Matlab-8贝叶斯

机器学习十大算法之Matlab-8贝叶斯NBMatlab代码例子1-系统fitcnb做多分类例子2-使用函数fitcnb时还可以预先指定先验概率例子3NBMatlab代码例子1-系统fitcnb做多分类

林大帅6688·2023-01-11 20:30

Softmax函数与交叉熵

将这个问题进行泛化，推广到多分类问题中，我们可以使用softmax函数，对输出的值归一化为概率值。这里假设在进入softmax函数之前，已经有模

Mingsheng Zhang·2023-01-11 16:02

softmax回归中最大化似然和最小化交叉熵的等价性

softmaxsoftmaxsoftmax回归是一个多分类模型f(X)=softmax(Xn×dWd×k+b1×k)f(X)=softmax(X_{n\timesd}W_{d\timesk}+b_{1\

_森罗万象·2023-01-11 16:00

softmax和logistic回归的区别和联系

首先先说结论，两者的主要不同体现在（1）softmax用来解决多分类问题，lr解决二分类问题（2）softmax输出每一类的概率值，并确定概率最大的类是正确的，lr只区别是还是不是。

CHNguoshiwushuang·2023-01-11 16:00

标签平滑(label smoothing)

在常见的多分类问题中，先经过softmax处理后进行交叉熵计算，原理很简单可以将计算loss理解为，为了使得网络对测试集预测的概率分布和其真实分布接近，常用的做法是使用one-hot对真实标签进行编码，

谈笑风生...·2023-01-11 10:23

softmax

1.softmax简介softmax一般用于多分类任务中，将输出总和归一化，从而成为预测类别的概率分布，通常后面可以接交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)。

柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:55

集成学习(ensemble learning)

主要是将有限的模型相互组合，其名称有时也会有不同的叫法，有时也会被称为多分类器系统(multi-classifiersystem)、委员会学习(committeelearning)。

Sunburst7·2023-01-11 01:39

集成学习（(ensemble learning）

目录1.简介1.1Boosting1.2Bagging1.3随机森林2.结合策略1.简介集成学习(ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem

狂奔的菜鸡·2023-01-11 01:39

语义分割任务多分类Focal loss与Dice loss pytorch实现

1.Focallossimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocal_loss(nn.Module):def__init__(self,weight=None,gamma=0):super(Focal_loss,self).__init__()self.weight=weightself.gamma=gamma

微凉的衣柜·2023-01-10 19:35

pytorch版本的多分类focal loss

文章目录正文正文代码参照某博主大佬写的。使用时有报错就自己改了改。logits=logits[...,None]labels=labels[...,None]因为我的网络输出是二维的，label是一维的。所以上述改了一下。device=logits.device因为训练时报错说loss数据不在同一个空间，所以上面把device设置一下。全部代码如下：importtorchfromtorchimpo

七白学长·2023-01-10 19:05

利用hugging face的Transformers实现文本分类

文本分类文本分类任务在实际工作中很常见，一般是多分类和多标签分类。

xuanningmeng·2023-01-10 17:46

python多标签分类的评价指标_多分类多标签模型的评估方式（定义+numpy代码实现）...

一、Multi-ClassMulti-Label问题定义所谓多分类(Multi-Class)是区别于二分类的一个概念，在二分类问题当中，数据的标签只是0，1二值类型，比如“是否”是一只狗，“是否”患病。

weixin_39708737·2023-01-10 16:59

分类问题的评价指标：多标签分类【基于标签度量（同多分类一样）：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1】【基于样本度量：Hamming Loss...】

多标签分类的分类评价指标分为两大类：基于标签上的度量：同多分类一样，在每一个标签上计算Accuray、P、R、F……基于样本上的度量：又分为基于分类的度量、基于排序的度量基于分类的度量：SubsetAccuracy

u013250861·2023-01-10 16:28

深度学习与Pytorch入门实战（五）分类器

|x)\)：解释成给定x，求y=1的概率，如果概率>0.5，预测为1；否则，预测为0\(p_{\theta}(y|x)\)：给定x，输出预测值的概率\(p_{r}(y|x)\)：给定x，真实分布1.2多分类

Douzi1024·2023-01-10 15:43

Python 多分类求MAP ValueError: multiclass format is not supported

问题描述训练多分类模型时，为了观察训练的效果，使用average_precision_score（）函数求准确度MAP时报错：average_precision_score(signs.flatten(

鲤鱼江·2023-01-10 07:36

pytorch 实现CIFAR-10多分类

多分类单标签1.2组成data——一个10000x3072个ui

lecuerc·2023-01-10 02:29

Pytorch 深度学习实践Lecture_9 Softmax Classifier

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili使用Softmax预测多分类问题输出需要满足分布的条件1)2)假设是最后一层的输出，Softmax公式为示例损失函数(交叉熵)numpy

endeavor`·2023-01-09 19:14

集成学习(Adaboost和Bagging,Randomforest)原理与实现

[集成学习(Adaboost和Bagging,Randomforest)]原理与实现集成学习（ensemblelearning)基本思想：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类系统（

请工作善待我·2023-01-09 16:25

【机器学习系列】浙大机器学习课程-第二章支持向量机

支持向量机线性可分情况1.1线性可分的定义1.2线性可分下的优化问题2.支持向量机算法2.1核函数的定义2.2原问题和对偶问题3.度量系统性能的标准3.1识别率3.2混淆矩阵3.3ROC曲线4.支持向量机的多分类问题

lrchang·2023-01-09 15:15

机器学习实战教程（六）：Logistic回归基础篇

二、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。当

M_Q_T·2023-01-09 15:41

机器学习实战教程（十一）：线性回归基础篇

一、前言前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。二、什么是回归？

M_Q_T·2023-01-09 15:05

【cs231n Assignment1】SVM

个人学习笔记date：2023.01.03GoalsImplementandapplyaMulticlassSupportVectorMachine(SVM)classifier.完成并应用多分类SVM

我什么都不懂zvz·2023-01-09 12:26

朴素贝叶斯多分类问题matlab实现

本文采用多项式模型实现朴素贝叶斯在多分类问题中的解决，适用于特征变量（x）为离散的情况。

苹果多酚·2023-01-09 11:32

【Matlab】基于朴素贝叶斯NB实现多分类预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】基于朴素贝叶斯NB实现多分类预测（Excel可直接替换数据）1.算法简介1.1算法原理2.测试数据集3.替换数据4.函数说明4.1文件结构4.2文件函数5.混淆矩阵6.对比结果7.代码及注释

敲代码两年半的练习生·2023-01-09 11:00

深度学习之目标检测学习笔记（一）——目标检测R-CNN

对于单个分类任务而言，它是一个整数，表示某一个类别，对于多分类任务，他是一个向量。换一句话说，分类检测的结果是一个结果表示最终输出，区别在于结果是单一数还是向量。在检测任务中输出

絮沫·2023-01-09 08:22

paddle：使用CrossEntropyLoss作为loss，训练时loss不下降？

0.问题描述做多分类任务时，使用了paddle的CrossEntropyLoss损失函数，但是在训练时，计算出的loss一直不变，如下图：1.解决实际上很有可能你在定义网络模型时的最后一层输出层，加上了

我是一个对称矩阵·2023-01-09 05:24

sklearn支持向量机（SVM）多分类问题

模型sklearn.svm中的支持向量机：Classify：SVC、nuSVC、LinearSVCRegression：SVR、nuSVR、LinearSVROneClassSVM本文采用Classify系列，classify三个模型的区别；参数详解预处理importpandasaspdpath="../Data/classify.csv"rawdata=pd.read_csv(path)X=ra

Yvesx·2023-01-09 00:14

【sparse learning-N1】GLM+sparse

内容1.基本概念2.logisticregression3.多分类LR4.log-linear模型和poissonGLM5.coxproportionalhazardsmodels6.SVM1.基本概念线性模型

刘志赫的猫·2023-01-08 17:41

SVM实战--乳腺癌检测

SVM实战–乳腺癌检测大纲算法背景二分类向多分类问题的推广乳腺癌数据挖掘实战算法背景SVM（支持向量机）是在样本数据空间中找到一个超平面将不同类别的样本进行分割。

一只躺在风口的�·2023-01-08 16:08

【机器学习】Adaboost多类分类——SAMME算法，SAMME.R算法

初始化一般都是随机初始化，对于二分类任务，每个样本都有0.5的概率被预测正确，要达到0.5以上的正确率还是比较容易的，但是对于多分类问题就不一样了，在多分类问题中如果有KKK个不同的类别，那么随机猜测只有

为什么昵称不能重复·2023-01-08 15:43

Tensorflow2.0基础-笔记- softmax多分类任务

importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#输入训练数据集和测试数据集(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_dat

二流子学程序·2023-01-08 15:42

TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务

文章目录前言一、逻辑回归1.二分类问题2.多分类问题二、数据集调用三、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化四、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化总结前言记录分别在

Mr_Stutter·2023-01-08 15:40

【阶段三】Python机器学习06篇：模型评估函数介绍(分类模型)

在二分类或者多分类中，预测得到的标签，跟真实标签比较，计算准确率。注意事项：在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。

胖哥真不错·2023-01-08 11:42

机器学习中精准率/召回率/PR曲线/AUC-ROC曲线等概念

FNaccuracy(准确率)precision(精确率/查准率)recall(召回率/查全率)F1分数与Fβ分数PR曲线(precisionrecallcurve)AUC-ROC曲线如何将AUC-ROC曲线用于多分类模型预测类别正负实际类别正真正例

大哇唧·2023-01-08 07:41

机器学习模型常用评价指标（Accuracy, Precision, Recall、F1-score、MSE、RMSE、MAE、R方）

在具体场景（如不均衡多分类）中到底应该以哪种指标为主要参考呢？多分类模型和二分类模型的评价指标有啥区别？

CoCo_2022·2023-01-07 15:12

CLAM：基于全幻灯片图像的数据高效和弱监督的计算病理学

CLAM：基于全幻灯片图像的数据高效和弱监督的计算病理学前提知识：MIL多示例学习：CLAM处理的是多分类问题，对于输入的WSI图，根据它的形态学特征可以分为N个类别，一张WSI图只能属于其中的一个类。

宫灵均·2023-01-07 14:59

python 多分类预测模型_基于scikit-learn机器学习库的分类预测

摘要：在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问：如何在scikit-learn中用我自己的模型进行预测？在本教程中，你将会发现如何在Python的机器学习库scikit-learn中使用机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构

绝不认输绝不认输·2023-01-07 12:33

sklearn使用小记GridSearchCV

datasets.load_iris()parameters={'kernel':('linear','rbf'),'C':[1,10,50,100]}#注意score='roc_auc'是二分类的,多分类会报错

weixin_30736301·2023-01-07 10:38

2022吴恩达机器学习第2课week2

第二课第二周）1-1TensorFlow实现1-2模型训练细节2-1sigmoid激活函数的替代方案2-2如何选择激活函数如何为输出层选择激活函数如何为隐藏层选择激活函数2-3为什么模型需要激活函数3-1多分类问题

天微亮。·2023-01-07 09:57

pytorch 深度学习实践思维导图

Pytorch实现线性回归线性回归数据集和数据加载多分类问题CNN基础CNN高级篇RNN基础RNN高级篇附刘二大人B站视频地址《PyTorch深度学习实践》完结合集

qq_43178462·2023-01-07 09:26

十二.softmax多分类和sklearn实现

目录1.softmax函数2.softmax多分类模型3.损失函数4.参数学习5.sklearn实现多分类(1)数据集简介(2)准备数据(3)数据标准化(4)训练、预测和评价1.softmax函数softmax

stackooooover·2023-01-07 09:53

机器学习常用模型：softmax模型

小·幸·运·2023-01-07 09:23

【机器学习笔记13】softmax多分类模型【上篇】完整流程与详细公式推导

Twilight Sparkle.·2023-01-07 09:22

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