ga-elm多分类第23页

MNIST手写数字识别：分类应用入门（理论篇）

深度学习应用开发-TensorFlow实践》章节：第七讲MNIST手写数字识别：分类应用入门TensorFlow版本为2.3目录MNIST手写数字识别数据集介绍及获取逻辑回归Sigmoid函数损失函数多元分类多分类问题中的标签数据与独热编码独热编码

T&King·2022-12-31 23:11

python,sklearn,svm,遥感数据分类,代码实例

对于分类，SVM最初用于解决二分类问题，多分类问题可

huhu_yzz·2022-12-31 17:54

人脸识别系统设计 -- 基于J2判据和FLDA的多分类器的人脸识别系统设计论文报告（二）

目录2特征提取算法2.1基于欧氏距离J2判据2.2FLDA3分类器算法3.1SVM3.1.1线性支持向量机分类器3.1.2非线性支持向量机分类器3.1.3SVM性能改进3.2其他分类器3.2.1随机森林3.2.2朴素贝叶斯3.2.3集成方法3.2.4决策树3.2.5KNN3.2.6最小距离分类器3.3全部分类器性能对比2特征提取算法2.1基于欧氏距离J2判据基于类内类间距离的判据[3]:将样本进行

对不起，我还只是小孩·2022-12-31 17:45

图像多分类——卷积神经网络

例子参考：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-05-15-2数据集：https://www.cs.ccu.edu.tw/~wtchu/projects/MoviePoster/index.html将获取到原始数据集，其中，有三个文件，MoviePosterDataset是1980-2015年部分影片海报图片，MoviePosterMetadata是19

樱缘之梦·2022-12-31 15:00

XGBoost模型的python实现

文章目录函数介绍实例二分类问题多分类问题作者：李雪茸函数介绍实现XGBoost分类算法使用的是xgboost库的XGBClassifier，具体参数如下：1、max_depth：给定树的深度，默认为32

zoujiahui_2018·2022-12-31 15:27

torch.nn.Softmax(dim=0,1,2)

y方向：3.1.2z方向：3.2dim=0的结果3.3dim=1的结果3.4dim=2的结果1.基础概念讲解1.1softmax函数softmax函数：又称归一化指数函数，是二分类函数sigmoid在多分类上的推广

计算机量子狗·2022-12-31 10:34

Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解？

在进行多分类时，时常看到Softmax分类函数，理论基础可看文章PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器。

双木的木·2022-12-31 10:32

机器学习理论之（4）：模型评估方法，如何评价分类器，如何切分数据集，错误类型，二分类的混淆矩阵，多分类混淆矩阵，baseline & benchmark

文章目录选择测试数据优秀分类器指标衡量分类器性能的一般方法Question切分训练测试集（Train/testsplit）Questions：简单随机划分（randomhandout）留一法（leave-one-out）留一法交叉验证（leave-one-outcrossvalidation）重复随机分段采样（repeatedrandomsubsampling）K-折交叉验证（K-foldcros

暖仔会飞·2022-12-31 01:31

机器学习入门研究（四）-评价指标-自我感觉总结的还不错的

目录一、评价指标二、混淆矩阵(ConfusionMatrix)1.简单介绍2.二分类混淆矩阵3.多类别混淆矩阵三、准确率(Accuracy)1.二分类的混淆矩阵2.多分类混淆矩阵四、精确率（Precision

好人静·2022-12-31 01:01

【项目实战-MATLAB】：基于SVM的手写数字识别

我看很多博主都是很老的MATLAB版本了，这里用了高版本的函数fitcecoc进行SVM多分类下载链接https://download.csdn.net/download/qq_45047246/63960845

大桃子技术·2022-12-30 22:55

二分类学习推广到多分类学习

目录一、主要思想二、一对一（OvO）三、一对其余（OvR）1、方法阐述2、与OvO的对比四、多对多（MvM）1、方法阐述2、ECOC五、python实现一、主要思想拆解法——将多分类任务拆为多个二分类问题进行求解

tt丫·2022-12-30 20:10

读《FVGNN: A Novel GNN to Finger Vein Recognition from Limited Training Data》

###1.引言指静脉识别过程：图像采集（红外）图像预处理（ROI，滤波增强）特征抽取（LBP，GOM，LGS，OED等方法）特征匹配（度量）静脉图片尤其需要一些预处理，静脉血压、体温等都会有影响小样本多分类限制了深度学习

Mighty_Crane·2022-12-30 20:35

python多分类混淆矩阵代码_深度学习自学记录（3）——两种多分类混淆矩阵的Python实现（含代码）...

深度学习自学记录(3)——两种多分类混淆矩阵的Python实现(含代码)1、什么是混淆矩阵2、分类模型评价指标3、两种多分类混淆矩阵3.1直接打印出每一个类别的分类准确率。

Ke Shi·2022-12-30 19:25

混淆矩阵的原理以及使用

一、原理详解混淆矩阵：混淆矩阵是将真实值与预测值匹配以及不匹配的项一起放入到矩阵中，它可以清楚的反映出真实值和预测值相同的地方，也可以反映出与预测值不相同的地方，举一个多分类的例子。

ㄣ知冷煖★·2022-12-30 19:25

PyTorch 3 - 模型相关方法

文章目录创建模型模型初始化、参数保存/加载模型自动求导梯度函数损失函数mse二分类bce多分类模块的组合ONNX将pytorchmodel转为onnx格式将caffee2导入onnx模型使用onnx将pytorch

伊织code·2022-12-30 14:13

Python Flink Streaming Table 使用RMDB

最近准备将一些Python的数学计算框架使用到flink中，困难重重，很多分类数据等信息存放在关系型数据库中。

wc188996·2022-12-30 14:31

Pytorch学习笔记8：多分类问题

多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入前篇中，对糖尿病数据集的问题是一个二分类问题，但实际问题中，二分类问题较少，更多的是以MINIST、CIFAR为例的多分类问题。

岳戴·2022-12-30 12:06

机器学习 | 朴素贝叶斯

一.基本原理基于条件独立的假设，先计算输入和输出的联合概率密度，然后根据所输入的x计算y的概率，然后选择具有最大后验概率的类作为它的类别二.优缺点优点小规模数据集表现好，适合多分类对于在小数据集上有显著特征的相关对象

奔跑的蜗牛君666·2022-12-30 09:07

Pytorch多分类问题学习09笔记

一、09-多分类问题1.基本概念整理1.1ReLU函数：线性整流函数(RectifiedLinearUnit)，又称为修正线性单元，通常指以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。

赛马丸子·2022-12-30 08:48

【Matlab】基于卷积神经网络CNN实现多分类预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】基于卷积神经网络CNN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.训练进度图5.网络分析图6.混淆矩阵5.对比结果6.代码及注释1.算法简介CNN

敲代码两年半的练习生·2022-12-30 08:09

sklearn库的基本使用

管道Pipe2.1预处理数据2.2Pipe3.交叉验证4.超参数优化5.异构数据5.1导入数据5.2划分数据集5.3训练拟合5.4One-hot编码5.5重新训练拟合6.评价指标选择6.1二分类6.2多分类

Suppose-dilemma·2022-12-30 07:18

G1D38-Evaluation Metrics

一、EvaluationMetrics1、在异常检测中，不使用precision和accuracy2、AUC指标优点3、macro和microF1在多分类有区别，在二分类中无区别在多分类问题中，如果要计算模型的

甄小胖·2022-12-30 07:47

R语言解决Lasso问题----glmnet包（广义线性模型）

这五类模型分别是：二分类logistic回归模型多分类logistic回归模型3.Possion模型4.Cox比例风险模型5.SVM下面介绍如

caicai2526·2022-12-30 04:17

多分类评估指标_评估指标分类

多分类评估指标Ifyouarefamiliarwithmachinelearningcompetitionsandyoutakethetimetoreadthroughthecompetitionguidelines

weixin_26704853·2022-12-30 04:36

常用分类评估指标（二分类&多分类）

一直想写篇度量指标的文章，梳理一下这块的知识点，可能想了太多次，总以为自己已经写过了，今天看文章列表，竟然没有相关的内容，刚好最近在做多分类模型，借此机会整理一下。

Sophia要一直努力·2022-12-30 04:36

一文读懂多分类的评价指标（微平均、宏平均、加权平均）

做CRF的时候会碰到多分类下的评价指标，记录一下二分类的情况下可以参考二分类评价标准以一个三分类举例三分类的混淆矩阵如下对于猫来说recall(猫)=4/6=0.66precision(猫)=4/(4+

one-莫烦·2022-12-30 04:36

分类问题中的各种评价指标——precision，recall，F1-score，macro-F1，micro-F1

目录一、二分类评价指标1、真实标签-预测标签的混淆矩阵2、accuracy3、precision、recall和F1-score4、指标的选择问题二、多分类评价指标1、macro-F12、weight-F13

_____miss·2022-12-30 04:06

多分类模型的评价指标

文章目录基础符号宏F1（macro-F1）微F1（micro-F1）准确率（Accuracy）几何平均（G-mean)Reference基础符号记TruePositive(TP)：把正样本成功预测为正。TrueNegative(TN)：把负样本成功预测为负。FalsePositive(FP)：把负样本错误地预测为正。FalseNegative(FN)：把正样本错误的预测为负。查准率Precisio

雪花飘~·2022-12-30 04:06

多分类衡量指标

1、sensitive(灵敏度又称TPR):TP/（TP+FN）所有正样本中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力。2、specificity(特效度又称TNR)：TN/(TN+FP)所有负样本被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力。3、accuracy（正确率）：（TP+TN）/(TP+TN+FP+FN)被分对的样本数除以所有样本的总数，值越高分类器的识别能力越强。TP:将正类预测为正类

苏打水的杯子·2022-12-30 04:05

分类问题的评价指标：多分类【Precision、 micro-P、macro-P】、【Recall、micro-R、macro-R】、【F1、 micro-F1、macro-F1】

一、混淆矩阵对于二分类的模型，预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1，T和F表示预测正确和错误。将他们两两组合，就形成了下图所示的混淆矩阵（注意：组合结果都是针对预测结果而言的）。由于1和0是数字，阅读性不好，所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正

u013250861·2022-12-30 04:47

经典分类算法——感知机算法

感知机算法1感知机算法思想：错误修正2感知机算法（原始形式）：形式化表示3感知机算法（对偶形式）：形式化表示4感知机算法：随机梯度下降（SGD）5感知机算法：一种变形6感知器算法：示例7感知器算法：拓展——多分类

李霁明·2022-12-29 21:43

python sklearn svm多分类_sklearn中SVM一对一多分类参数的研究

1、引言最近在学习sklearn库中SVM算法中C-SVC多分类的相关应用，但是在sklearn中关于如何提取训练后的参数，并脱离原有的sklearn库，甚至脱离原有的python开发环境，在新的平台和系统中使用训练后的参数完成前向推理

weixin_39836751·2022-12-29 21:38

逻辑回归对信用卡欺诈进行分析

虽然名字中带有“回归”，但它实际上是分类方法，主要解决的是二分类问题，当然它也可以解决多分类问题，只是二分类更常见一些。在逻辑回归中使用了Logistic函数，也称为Sigmoid函数。

第二人生2·2022-12-29 19:01

机器学习之集成学习算法简介

集成学习，也称作多分类器系统，

白话机器学习·2022-12-29 19:28

隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试

一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。

Xiaohong0716·2022-12-29 16:55

这5个素材库，新手也能让你做出精美的 PPT。

v=NTYwNDUx网站有各种主题的PPT模板，工作总结、教育课件、述职汇报、节日庆典、毕业答辩等超多分类，风格也很多，很多模板都配好了文案，可以直接套用。所有模板都能免费下载。

never.....·2022-12-29 14:01

梯度下降法推导：多分类问题

文章目录数据集格式基于线性回归+sigmoid实现二分类的表达式链式法则求导链式表达式求解∂l∂oj^\frac{\partiall}{\partial\hat{o_j}}∂oj^∂l求解∂oj∂wij\frac{\partialo_j}{\partialw_{ij}}∂wij∂oj求解∂oj∂bj\frac{\partialo_j}{\partialb_j}∂bj∂oj最终表达式梯度表达式梯度更

Walden-2020·2022-12-29 12:46

机器学习十大算法之Matlab-2SVM

机器学习十大算法之Matlab-2SVMSVMMatlab代码例子1-系统fitcsvm做二分类例子2-系统fitcsvm做多分类SVMMatlab代码例子1-系统fitcsvm做二分类main_svm.m

林大帅6688·2022-12-29 11:43

手推支持向量机SVM——Ⅰ

支持向量机的原理首先，我们要知道，SVM是一个二分类模型，当然我们能够用它实现多分类，但一个SVM本质上就只是一个二分类模型，它的原理就是找到一个超平面（在二维中就是一条直线）既能有效区分两个类别又能使得两个类别到该超平面的几何距离最大

行者无疆_ty·2022-12-28 20:56

【ML实验4】多分类贝叶斯模型

实验代码获取githubrepo山东大学机器学习课程资源索引实验目的实验内容数据集构建多分类贝叶斯模型这里的条件独立性指的是特征xjx_jxj之间相互独立，这是一个十分强的假设。

u小鬼·2022-12-28 15:46

线性回归建模及模型诊断

目录一、建模背景及目的及数据源说明二、描述性分析2.1连续自变量与连续因变量的相关性分析2.2二分类变量与连续变量的相关性分析2.3多分类变量与连续变量的相关性分析三、模型建立与诊断3.1一元线形回归及模型解读

sikadeerlu·2022-12-28 15:32

实验2_前馈神经网络实验

文章目录实验要求数据集定义1手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务1.1手动实现前馈网络-回归任务1.2手动实现前馈网络-二分类任务1.3手动实现前馈网络-多分类1.4实验结果分析2利用torch.nn

未来影子·2022-12-28 13:52

愿你被这个世界温暖相待·2022-12-28 12:42

【机器学习——线性模型】

机器学习——线性模型西瓜书学习笔记广义线性模型对数几率回归多分类学习西瓜书学习笔记广义线性模型广义线性模型通过单调可微函数(联系函数linkfunction)将数据的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来

只想快乐·2022-12-28 09:22

ccc-sklearn-5-逻辑回归

逻辑回归也可以做多分类。逻辑回归的联系函数Sigmoid用于将线性回归方程z变换为g(z)，并且g(z)的值分布与（0,1）之间，方程式如下：g(z)=11+e−zg(z

扔出去的回旋镖·2022-12-28 09:31

ccc-sklearn-7-SVM（1）

功能有监督学习线性二分类与多分类（LinearSupportVectorC