ga-elm多分类第21页

机器学习——Softmax分类模型

Softmax分类—很多时候，在多分类问题中我们希望输出的是取到某个类别的概率，或者说，我们希望分值大的那个类别被经常取到，而分值较小的那一项也有一定可能性偶尔被取到。

Eureka丶·2023-01-07 09:47

【机器学习笔记14】softmax多分类模型【下篇】从零开始自己实现softmax多分类器（含具体代码与示例数据集）

Twilight Sparkle.·2023-01-07 09:15

基于一个多分类问题比较bert单任务训练和多任务训练

笔者在学习基于huggingface实现多分类问题时，使用了kaggle比赛中的FeedbackPrize-PredictingEffectiveArguments中的数据集。

沐神的小迷弟·2023-01-07 09:11

tensorflow 2.0+ 基于预训练BERT模型的多标签文本分类

多标签和多分类有什么区别？在多分类中，每个样本被分配到一个且只有一个标签：水果

秋风梧0991·2023-01-07 07:18

机器学习之朴素贝叶斯学习笔记

朴素贝叶斯一、概述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。

风雪云侠·2023-01-07 07:44

caffe原理之softmax函数

一.softmax简介softmax主要应用的地方是logistic模型对于多分类模型的推广，将多个神经元的输出问题映射到（0,1）区间中，它的公式为当某个类的预测值很大时该类的分量流趋向于1，其他类的分量值就变得很小

weixin_34090643·2023-01-07 04:01

多分类混淆矩阵的求解及绘制(相关代码及参考资料指路)

①参考博客Python多分类混淆矩阵(IT技术)(qb5200.com)http://www.qb5200.com/article/492999.htmlsklearn中混淆矩阵（confusion_matrix

_Brooke_·2023-01-06 17:12

PyTorch中的cross_entropy损失 (交叉熵)解析

多分类时，就会变为：yi就是上面而分类的y，可以看作是一个1*T的向量，里面的T个

小萨1332·2023-01-06 15:05

Pytorch中的CrossEntropy

此时表达式为：其中：yi——表示样本i的label，正类为1，负类为0pi——表示样本i预测为正的概率(2)多分类多分类的情况实际上就是对二分类的扩展：其中：M——类别的数量；y

一个人偷塔·2023-01-06 15:04

使用交叉熵（CrossEntropyLoss）做多分类问题最后一层是否使用softmax

最近在一个自己的数据集上做多分类问题，使用的是CrossEntropyLoss作为loss，但是训练效果一直不好。就疯狂找问题，快二十天了，未果。昨天在github上找了一段代码，移植之后。

alone_Messi·2023-01-06 14:46

Pytorch学习笔记09----Softmax与交叉熵函数

本文主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为1。

AI Chen·2023-01-06 14:15

【python科研绘图】多分类多字段箱型图或者小提琴图绘制

多分类多字段箱型图或者小提琴图绘制1图形结果2数据准备3单字段箱型图或者小提琴图绘制4两分类单字段箱型图或者小提琴图绘制5两分类多字段箱型图或者小提琴图绘制6多分类多字段箱型图或者小提琴图绘制1图形结果图像类型二分类单字段二分类多字段多分类多字段箱型图小提琴图

百木从森·2023-01-06 13:28

深度学习——Softmax与分类模型

理解我们常见的逻辑回归、SVM等机器学习算法常用于解决二分类问题，对于多分类问题，比如识别手写数字，它就需要10个分类，同样也可以用逻辑回归或SVM，只是需要多个二分类来组成多分类，但这里讨论另外一种方式来解决多分类

赠与你的歌·2023-01-06 11:26

深度学习各子领域略览及术语列表

有监督supervised/无监督unsupervised分类多分类multi-class多标签multi-label极限多标签文本分类XMTC（NLP课题入门|极限多标签文本分类NLP课题入门|极限

诸神缄默不语·2023-01-06 10:57

CrossEntropyLoss交叉熵损失函数，与L1,L2(MSE)优缺点和区别

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数应用：多分类，二分类问题。

SetMaker·2023-01-06 08:37

深度学习AI美颜系列----AI人像美妆算法初识

blog.csdn.net/Trent1985/article/details/81185763深度学习AI美颜系列----AI人像美妆算法初识2018年07月24日16:25:16Trent1985阅读数5453更多分类专栏

hongge372·2023-01-06 07:09

【机器学习】1.逻辑回归模型(1)

广义线性模型（GeneralizedLinearModel）1、一个引例2、定义二、逻辑回归1、对数几率模型（logitmodel）2、逻辑回归与Sigmoid函数三、逻辑回归模型的输出结果四、逻辑回归的多分类拓展

Wing以一·2023-01-05 22:45

集成学习总结

集成学习也被称为多分类器系统、基于委员会的学习，同质的个体学习器的集成是，基学习器和基学习算法，异质的个体学习器称为组件学习器，虽然弱学习器（仅略优于随机猜测）集成性能已经很好，但实际上人们往往使用较强的基学习器

_森罗万象·2023-01-05 21:12

机器学习模型评估标准及sklearn实现方法

回归模型评估平均绝对误差（MAE）平均平方误差（MSE）均方根误差（RMSE）R-squared分类模型评估标准错误率与精度（accuracy）错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务

AI AX AT·2023-01-05 19:02

机器学习之分类问题的评估指标2---准确率、精确率、召回率以及F1值

本节主要了解一下sklearn.metrics下计算准确率、精确率、召回率和F1值的函数以及对于多分类问题计算时的理解1、sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred

不再是个孩子喵小姐·2023-01-05 19:01

多分类f1分数_多分类的评价指标PRF（Macro-F1/MicroF1/weighted）详解

也许是由于上学的时候一直搞序列标注任务，多分类任务又可以简化为简单的二分类任务，所以一直认为PRF值很简单，没啥好看的。

真实故事计划·2023-01-05 19:30

深度学习 | (5) 2分类、多分类问题评价指标以及在sklearn中的使用

目录1.二分类评价指标2.多分类评价指标3.总结1.二分类评价指标常用的二分类评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC、ROC、P-R曲线、MCC等混淆矩阵2分类问题的混淆矩阵是2*

CoreJT·2023-01-05 19:29

机器学习（四）——逻辑回归

机器学习（四）——逻辑回归文章目录机器学习（四）——逻辑回归关于分类问题逻辑回归隐含变量模型——probit回归逻辑分布与sigmoid函数逻辑回归多分类问题one-vs-allone-vs-one多元逻辑回归正则化小结关于分类问题在前面的博文中

石烨·2023-01-05 19:29

交叉熵损失函数和似然估计_交叉熵和极大似然估计的再理解

对于一个多分类问题(假设为类)，有数据集。我们希望建立模型去建模概率分布，模型参数为。我们使用损失函数评估模型的好坏，可以采用两种方式来导出。

普和司·2023-01-05 14:31

极大似然估计和交叉熵

文章目录一、前言二、极大似然估计三、交叉熵1.信息论2.交叉熵损失函数四、总结一、前言对于一个多分类问题(假设为KKK类),有数据集D={(xi,yi)∣i}D=\{\(x_i,y_i\)\midi\}

言山兮尺川·2023-01-05 14:28

从极大似然估计推出多分类交叉熵损失函数

传统的数理统计以往，我们有二项、几何等等比较简单的分布，假设随机变量服从这些分布，然后用MLE估计这些分布概率密度式当中的参数。NeuralNetwork但是在现实当中数据的分布是未知且复杂的，我们无法去假设它们服从二项、几何等等这些简单的分布。于是我们根据问题的性质，定制神经网络，其中有庞大的参数，这个神经网络就可以视为真实世界的概率分布。有了神经网络，问题变得和传统的数理统计一样了，我们需要估

构建的乐趣·2023-01-05 14:58

交叉熵损失与极大似然估计

程大海的博客-CSDN博客GBDT梯度提升之回归算法个人理解_程大海的博客-CSDN博客_梯度回归算法GBDT梯度提升之二分类算法个人理解_程大海的博客-CSDN博客_gbdt二分类GBDT梯度提升之多分类算法个人理解

胖胖大海·2023-01-05 14:22

【放假第2天】人工智能-逻辑回归多分类

#内容是给自己看的，会比较杂乱#这里用了之前写过的那个音乐分类的数据和代码变成了多个不相关的分类，看上面的图是变成了选取不同的特征做预测可以是我预测他最后是狗，猫还是狮子，看哪个概率大这里没图了，可以进行升维，时间、经度、维度、高度，目前最多是霍金提出来的1x维多元线性回归（Ridge、Lasso、ElasticNet）是做回归预测的逻辑回归（LogisticRegression）是做分类任务的Q

或许快要下雪了吧·2023-01-05 11:56

tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy函数

reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,name='categorical_crossentropy')函数说明CategoricalCrossentropy函数用于计算多分类问题

不负韶华ღ·2023-01-05 11:24

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy函数

losses_utils.ReductionV2.AUTO,name='sparse_categorical_crossentropy')函数说明SparseCategoricalCrossentropy函数用于计算多分类问题的交叉熵

不负韶华ღ·2023-01-05 11:24

分类变量如何做结构方程模型分析呢？

情况1：当分类变量作为结果变量或因变量时，和一般的逻辑回归分析类似，Mplus等结构方程模型软件可以做二分类或多分类结果变量的模型分析。

南心统计建模与数据分析·2023-01-05 10:02

metrics.accuracy_score()函数计算acc

一：函数作用在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。即：通过prediction预测结果和test_y测试集结果计算得到模型的准确率print("

<阿睿>·2023-01-05 10:54

阿里计算机视觉算法工程师岗5道面试题分享

问题1：手写交叉熵损失函数二分类交叉熵多分类交叉熵其中问题2：结构风险和经验风险怎么理解期望风险：机器学习模型关于真实分布（所有样本）的平均损失称为期望风险经验风险：机器学习模型关于训练集的平均损失称为经验风险

julyedu_7·2023-01-05 09:17

交叉熵损失函数VS均方差损失函数

二分类在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，对于每个类别我们的预测得到的概率为P和1-P，此时表达式为：其中：yi——表示样本i的label，正类为1，负类为0pi——表示样本i预测为正类的概率多分类多分类的情况实

one-莫烦·2023-01-05 02:03

R语言机器学习系列-随机森林多分类代码解读

多分类问题指的是因变量或者被预测变量是分类变量，且其取值水平有多个水平的情形，比如预测病人糖尿病分期的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。

Mrrunsen·2023-01-05 02:21

keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例（五）

之前在博客《keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneckfeatures进行微调（三）》一直在倒腾VGG16的fine-tuning，然后因为其中的Flatten层一直没有真的实现最后一个模块的

AI视觉网奇·2023-01-04 15:33

数据挖掘--心跳信号分类预测

Task01--赛题理解赛题以心电图数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类问题。

humashanshao·2023-01-04 14:20

【算法竞赛学习】心跳信号预测分类-赛题理解

心跳信号预测分类-Task1赛题理解Task1赛题理解赛题以心电图数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题

jaeden_xu·2023-01-04 14:49

心跳信号分类预测

Task1.赛题理解比赛时间：3月12日——5月12日赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题

Anny琳琳·2023-01-04 14:19

评估深度学习模型的指标：混淆矩阵、准确率、精确率和召回率

具体而言，主要内容如下：（1）二分类的混淆矩阵（2）多分类的混淆矩阵（3）使用Scik

lp_oreo·2023-01-04 13:18

深度学习评价指标总结及代码实现

初步理解混淆矩阵，当以二分类混淆矩阵作为入门，多分类混淆矩阵都是以二分类为基础作为延伸的！

五角场研究僧·2023-01-04 13:18

目标检测之YOLO系列-V1至V3改进详解

1.常用概念理解softmaxloss：在计算机视觉中，一般一个做多分类的网络的结构为：多个卷积层（池化）->一个或者两个全连接层->softmax层，softmax层的神经元个数由类别数决定（例如有10

xd1723138323·2023-01-03 14:30

Pytorch 深度学习实践第9讲--刘二大人

B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题说明：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)。

NCUTer·2023-01-03 14:21

数据科学技术与应用【中国大学MOOC】：时序与语音数据处理_第八次单元测验_答案

A.回归B.多分类C.二分类D.聚类2单选(1分)语音识别采用一种特殊的________数据处理技术。

HerbertHu·2023-01-03 13:18

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 多分类问题（7）

目录9.多分类问题9.多分类问题这里应该是HWC---->CHW#!

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:10

21Winter\ 使用全连接层对MINIST进行多分类

Bealliant·2023-01-03 11:34

Logistic回归模型

logistic回归模型可分为二分类和多分类模型。二分类logistic回归模型当因变量只有0，1两种取值时，因变量服从伯努利分布：预测自变量取固定值时y

Sky Leaf·2023-01-03 10:13

python 多分类情感_大神教程干货：使用BERT的多类别情感分析！（附代码）

使用BERT轻松快速地实现针对Yelp评论的多类别文本情感分析。在本文中，我们将使用BERT在Yelp评论上开发多类文本分类。BERT概述BERT是用于通用“语言理解”的深度双向表示模型，可从左至右和从右至左学习信息。BERT是从BooksCorpus(800M字)和EnglishWikipedia(25亿字)中提取的未标记数据进行预训练的BERT有两种型号基于BERT的编码器：12个编码器和12

weixin_39543655·2023-01-03 09:54

PyTorch之卷积神经网络

一、实现过程本文采用3个卷积层、5个ReLu层、3个池化层和3个全连接层对MNIST数据集多分类。

心️升明月·2023-01-03 07:47

神经网络的损失函数

目录基本概念常见的损失函数：回归神经网络误差平方和sse：二分类交叉熵损失函数（logloss）logloss损失的由来推导过程：多分类的交叉熵损失：基本概念基于上次已经跑通的神经网络，加上一个让神经网络进行学习的过程

a_Loki·2023-01-03 01:59

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