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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

one/zero-shot learning（一次学习/零样本学习）的理解

问题提出：在用神经网络训练一个多分类的模型后，测试时如果存在一个不属于样本中的已知类别时，如何归为一个新的类别？

ytusdc·2023-01-02 16:01

Logistic和Softmax回归实战(附代码)

Logistic回归是一种常用的处理二分类问题的模型，Softmax回归常用于处理多分类问题。

智能算法·2023-01-02 13:02

Softmax从小白到深度理解

softmax公式及理解softmax主要用于深度学习多分类，作用是将输出层的数值映射为概率，且所有输出节点概率累加为1。为什么要把数值转为概率呢？因为多分类模型中，输出值为概率

-麦_子-·2023-01-02 13:26

（五）Softmax 回归

Softmax回归模型2.优化方法3.代码实现总结前言这篇文章是关于Softmax回归算法的总结和代码实现，Softmax回归算法可以借助广义线性模型推导，也可以和逻辑回归作对比，将其看成逻辑回归算法在多分类问题上的一个推广

AI研究者·2023-01-02 13:54

【机器学习之逻辑回归】sklearn+python逻辑回归详解

其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练

Sciengineer-Mike·2023-01-02 12:12

Sklearn专题五逻辑回归

逻辑回归一、概述1、逻辑回归是用于分类的回归算法，可做二分类，也可做多分类2、逻辑回归的sigmoid函数（记住公式和图像）z越大g(z)越靠近1，z越小g(z)越靠近0，将任何数据压缩到（0,1）3、

Yuki_1999·2023-01-02 12:11

正态分布（转）

正态分布（高斯分布）置顶2018年11月09日15:54:21hhaowang阅读数21903更多分类专栏：数学基础TableofContents正态分布概要历史正态分布的定义概率密度函数累积分布函数生成函数性质动差或矩

weixin_38168760·2023-01-02 11:20

Boosting中Adaboost的通俗理解

把很多分类准确率很低的分类器通过更新对数据的权重，集成起来形成一个分

RoadmanG·2023-01-02 09:14

11.训练细节和激活函数

目录trainingdetails训练细节模型训练步骤激活函数选择激活函数输出层选择隐藏层优先选择Relu函数为什么需要激活函数softmax多分类问题neuralnetworkwithsoftmaxoutput

派大星的最爱海绵宝宝·2023-01-02 08:27

【机器学习】初学理论知识

（相当于构建一个映射函数）2、常见的机器学习问题：回归（线性拟合）、分类、聚类（多分类）3、机器学习研究的主要内容：在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即“学习算法”，我们把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型

宁静_致远_·2023-01-02 07:21

吴恩达机器学习正则化Logistic算法与神经网络的MATLAB实现（对应ex3练习）

前言：本次作业主要是一个多分类案例的实现。其主要是利用logistic算法，多分类与二分类问题相似。

非常满意·2023-01-02 07:15

分享一套基于预训练模型ERNIR3.0的文本多分类全流程实例【文本分类】

目录一、前言二、多分类场景简介三、前期准备阶段3.1运行环境准备3.2文心ERNIE系列模型介绍3.3预训练模型加载⬜3.4加载项目代码四、数据准备阶段4.1数据处理流程4.2加载内置数据集4.3加载自定义数据集

風起云扬·2023-01-02 07:13

吴恩达《机器学习》——Logistic多分类与神经网络

Logistic多分类与神经网络1.MINIST数据集与Logistic多分类MINIST简介数据集可视化Logistic如何实现多分类？

Ace2NoU·2023-01-02 07:26

分类器组合方法Bootstrap, Boosting, Bagging, 随机森林（一）

多分类器进行组合的目的是为了将单个分类器（也叫基分类器baseclassifier）进行组合，提升对未知样本的分类准确率，（依赖于基分类器的分类性能和基分类器之间的独立性）。

Maggie张张·2023-01-02 00:25

多分类学习与类别不均衡

将二分类扩展为NNN分类在某些情况下可以直接推广二分类学习算法，但更多时候是对数据集下手的方法：OvO(one)，一个数据集产生N(N−1)2\frac{N(N-1)}{2}2N(N−1)个分类任务（模型），最终结果由投票产生OvR(rest)，一个数据集产生NNN个分类任务（模型），最终结果由预测置信度高者产生MvM(many)，上两者是这个的特例，常用ECOCECOCECOC（纠错输出码）构造

_森罗万象·2023-01-01 15:23

《吴恩达机器学习》6 Logistic 回归

Logistic回归前言一、Logistic回归1、分类算法2、决策边界二、代价函数及梯度下降法1、代价函数2、简化模型3、梯度下降法三、高级优化算法及多分类问题1、几种高级优化算法2、多分类问题总结前言前面的课程我们讨论的都是线性回归方程

JockerWong·2023-01-01 13:17

逻辑回归、LR算法、LR优缺点、LR推导、LR损失函数

LR和线性回归的区别逻辑回归怎么实现多分类？

小葵向前冲·2023-01-01 00:13

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