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R之广义线性模型

二值变量（比如：是/否、有效/无效、活着/死亡）和多分类变量（比如差/良好/优秀）都显然不是正态分布；结果变量是计数型的。

Annaaphq·2022-12-24 08:29

[人工智能-深度学习-12]：神经网络基础 - 激活函数之SoftMax与多分类神经网络模型

的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120575018目录第1章sigmoid函数在多分类中的困境第

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-24 01:21

机器学习初探之朴素贝叶斯分类

一、前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。

Robert_Gordon·2022-12-23 22:17

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析二分类模型（binary classification）、predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、输出多分类混淆矩阵

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析二分类模型（binaryclassification）、predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵

statistics.insight·2022-12-23 19:30

机器学习——朴素贝叶斯

怎么理解什么是拉普拉斯平滑法朴素贝叶斯的应用朴素贝叶斯对异常值敏不敏感先验概率与后验概率优点：算法逻辑简单，易于实现分类过程中时空开销小，分类准确率高，速度快朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务

DCGJ666·2022-12-23 10:54

NLP实战3--fasttext文本分类/数据准备

1.文本分类的目的文本分类的目的就是意图识别，如果当前我们的项目下，只有两种意图需要被识别出来，对应的就是二分类问题，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，就是一个多分类问题。

Lyttonkeepgoing·2022-12-23 08:33

nlp-fasttext实战短文本分类（携程酒店评论数据）

日常项目研发中涉及到文本多分类，博主通过快速实验积累相关领域知识、技术；从而夯实个人研发方法论。通过实验对比分析感受fasttext和朴素贝叶斯的效果与区别。

kngines·2022-12-23 08:00

小白入门NLP技术路线分享

根据文本分类的类别定义，可以分为二分类/多分类、多标签、层次分类，以下面的新闻分类为例：•二分类/多分类：标签集中有两个或以上的标签类别，每个样本有且只有一个标签；•多标签：每个样本有一个或多个标签；•

闫倩倩爱编程·2022-12-22 23:03

各种activation function(激活函数) 简介

之前在使用activationfunction的时候只是根据自己的经验来用，例如二分类使用sigmoid或者softmax，多分类使用softmax，Dense一般都是Relu，例如tanh几乎没用过，

Mr_wuliboy·2022-12-22 23:29

LightGBM使用教程

定位系统的位置预测数据科学与机器学习案例之Stacking集成方法对鸢尾花进行分类LightGBM算法使用教程R语言lightgbm训练数据的输入训练、模型评估、预测回归与分类问题的lightgbm可视化多分类问题样

嘛里嘛里哄·2022-12-22 22:25

LightGBM（lgb）详解

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而L

越前浩波·2022-12-22 22:25

机器学习——支持向量机SVM之多分类问题

目录方法1：改造目标函数与限制条件方法2：一类对其他类（类数为N，需要建立N个SVM模型）情形1：多个SVM模型结果交集得出确切归类情形2：多个SVM模型结果交集没有得出确切归类方法3：一类对一类（类数为N，需要建立SVM模型为N*(N-1)/2个）方法1：改造目标函数与限制条件这个方法不太实用方法2：一类对其他类（类数为N，需要建立N个SVM模型）即将其他类合并为一类，另一个类独立出来，常用来处

有情怀的机械男·2022-12-22 18:08

多标签分类怎么做？(Python)

一、基本介绍首先简单介绍下，多标签分类与多分类、多任务学习的关系：多分类学习（Multi-class）：分类器去划分的类别是多个的，但对于每一个样本只能有一个类别，类别间是互斥的。

Python妙妙屋·2022-12-22 16:56

多分类模型尝试-员工是否离职预测

目录文章目录前言一、初始化二、了解数据集三、了解变量四、特征处理五、建模5.1模型一：逻辑回归5.2模型二：KNN5.3模型三：随机森林总结前言本项目的主要内容是对公司员工进行分类预测其两年内是否会离职尝试模型：逻辑回归、KNN、随机森林变量含义：·Education：受教育水平·JoiningYear：加入公司年份·City：所在城市·PaymentTier：薪资支付水平·Age：年龄·Gend

黄金猎犬·2022-12-22 15:56

python多分类画roc曲线_python matplotlib--画多个roc曲线--备用

参考链接：if__name__=='__main__':fromsklearnimportmetricsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.figure(0).clf()#plt.close()将完全关闭图形窗口，其中plt.clf()将清除图形-您仍然可以在其上绘制另一个绘图。pred=np.random.rand(1000)label=

weixin_39944595·2022-12-22 15:54

python多分类画roc曲线_多分类下的ROC曲线和AUC

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。

weixin_39616477·2022-12-22 15:24

【读书笔记】周志华机器学习第三章线性模型

第三章线性模型1基本形式2线性回归3对数几率回归4多分类学习4.1OvO和OvR4.2MvM和ECOC5类别不平衡问题6参考文献1基本形式f(x)=w1x1+w2x2+...

CQ小熊家·2022-12-22 13:24

机器学习-逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

目录逻辑1.什么是逻辑斯蒂回归2.什么是Sigmoid函数3.损失函数是什么4.可以进行多分类吗？

毛飞龙·2022-12-22 13:23

【周志华机器学习】三、线性模型

2.对数几率回归(logistic回归）2.1概述2.2优点2.3求解2.4用到的优化方法1.一阶方法2.二阶方法：牛顿法、拟牛顿法3线性判别分析(LDA)4.多分类学习5.类别不平衡问题

CHH3213·2022-12-22 13:23

高光谱遥感影像分类研究进展 --- （15年论文，方法主要是常规处理，但是写的比较细）

年的文章比较老，科普文，但是理论总结和语言用词都比较扎实在总结分类策略的基础上，重点从以核方法（SVM）为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成

Kun Li·2022-12-22 13:20

周志华机器学习（三）线性模型

文章目录前言3.1基本形式3.2线性回归2.读入数据3.3对数几率回归1.引入库3.4线性判别回归3.5多分类学习3.6类别不平衡问题前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展

Nefelibat·2022-12-22 13:48

【周志华机器学习】线性模型

第三章线性模型基本形式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本形式线性模型试图学的一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。

mikasaaaaa·2022-12-22 13:16

周志华《机器学习》学习笔记-线性模型

机器学习》学习笔记第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归1一元线性回归2多元线性回归3对数线性回归4广义线性模型3.3对数几率回归（逻辑回归）二分类问题（0、1）关于对数几率函数3.4线性判别分析3.5多分类学习拆分策略

yijia7590jfz·2022-12-22 13:14

机器学习之线性模型

机器学习之线性模型1.线性模型2.对数几率模型（Logistic回归）3.线性判别分析（LDA）4.多分类学习5.类别不平衡问题1.线性模型线性模型是一类统计模型的总称，包括线性回归模型，方差分析模型，

hezzfew·2022-12-22 13:44

R语言使用class包的lvqinit函数拟合学习矢量量化LVQ二分类模型、输出多分类模型混淆矩阵（包含：准确率及其置信区、p值、Kappa、特异度、灵敏度等）

R语言使用class包的lvqinit函数拟合学习矢量量化LVQ二分类模型、输出多分类模型混淆矩阵（包含：准确率及其置信区、p值、Kappa、特异度、灵敏度等）目录

statistics.insight·2022-12-22 10:44

学习笔记：Gan-DCGan-WGan-SuperResolutionGan发展生成对抗网络

WGan–>Wgan-DP网络结构升级：有标签指定生成数据类型CGan条件Gan生成离散数据：Seq-Gan图像翻译：pix2pixcycleGan，starGan可解释的生成模型：InfoGan判别器多分类

AIchiNiurou·2022-12-22 08:09

【ML】混淆矩阵（Accuracy，Precision，Recall，F1）

（这里是二分类，多分类也可以画一个这个表，左上到右下的对角线上的则为分类预测正确的样本）举

胡子哥_·2022-12-22 07:51

【文献阅读】Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure

深度异常检测与异常暴露文章目录深度异常检测与异常暴露Abstract1Introduction2RelatedWork3OutlierExposure4、Experiments4.1OOD检测器的评估4.2各种数据集的介绍（略）4.3多分类

StatisticsLiu·2022-12-22 07:11

【机器学习】多分类任务的性能评价——宏平均和微平均

很多时候我们有多个二分类混淆矩阵，例如进行多次训练/测试，每次得到一个混淆矩阵；或是在多个数据集上进行训练/测试，希望估计算法的“全局”性能；甚或是执行多分类任务，每两两类别的组合都对应一个混淆矩阵。

ccszbd·2022-12-21 18:34

多标签分类的结果评估---macro-average和micro-average介绍

一,多分类的混淆矩阵多分类混淆矩阵是二分类混淆矩阵的扩展祭出代码,画线的那两行就是关键啦:二,查看多分类的评估报告祭出代码,使用了classicfication_report()三,宏平均与微平均公式是神看的

weixin_30460489·2022-12-21 18:32

(笔记)宏平均和微平均

目录应用场景：多分类计算公式：例子：例（1）宏平均：微平均：例（2）：宏平均：微平均：例（3）：区别+更详细的应用场景：结论：应用场景：多分类计算公式：（转自：谈谈评价指标中的宏平均和微平均_chenpe32cp

人丑就该多读书..·2022-12-21 18:00

多分类metric的macro-averge与micro-average

macro-average是每个类有相同的权重，precision、recall或f1_score，先求和再除以类别的个数。跟样本的个数没有关系。micro-average：每个样本有相同的权重。macro与micro的区别：如果各个类别的样本个数相差不的话，macro-average与micro-average相差不大如果不同类型样本个数不均衡时，比如有一个类型的样本数据特别多，占到80%以上。

林子要加油·2022-12-21 18:00

多分类问题的“宏平均”（macro-average）与“微平均”(micro-average)

机器学习中的监督学习主要包括分类问题和回归问题，二分类问题是多分类问题的基础。

Sciengineerv·2022-12-21 18:57

前馈神经网络实验

手动实现前馈神经网络解决回归、二分类、多分类任务，分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线；利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务，分析实验结果并绘制训练集和测试集的

JMDou·2022-12-21 13:16

多分类数据不均衡：交叉熵CrossEntropyLoss加入权重

criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.from_numpy(np.array([10.0,5.0,1.0,5.0,10.0])).float(),size_average=True)criterion.cuda()不加第二句会报错：RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfounda

持续战斗状态·2022-12-21 12:03

PyTorch 深度学习实践第九讲 ---多分类问题

Demo9:多分类问题来源：B站刘二大人说明：softmax的输入不需要做非线性变换。也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

Vinsada·2022-12-21 09:47

基于卷积神经网络实现景区精准识别场景

激活：非线性多分类：Softmax分类器，将输出结果转化

Jin、焯·2022-12-20 15:31

【毕业设计_课程设计】基于 SVM 分类器的动作识别系统（源码+论文）

智能家居模拟3论文目录4项目工程0项目说明基于SVM分类器的动作识别系统提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1研究目的本项目对经典SVM二分类算法进行研究，在此基础上将SVM算法推广到了多分类中

m0_71572237·2022-12-20 13:44

贝叶斯网络

一、贝叶斯网络1、贝叶斯算法：有监督的学习算法，解决的是分类问题，如新闻分类、评论分类、邮件分类、客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等二分类和多分类问题；2、贝叶斯理论：用客观的新信息更新我们最初关于某个事物的信念后

Little_mosquito_·2022-12-20 13:37

常见的评价指标及其计算方法

分类任务分类任务一般有二分类、多分类和多标签分类。

向大厂出发·2022-12-20 10:02

深度学习秘籍

显式构造隐式构造loss通常是一个标量batchsize越小其实越好回归预测的是一个连续softmax回归是一个多分类问题分类预测是一个离散值HuberRoBustLoss,也就是通常所说SmoothL1

重糖爱好者·2022-12-20 10:01

CH8 核学习

文章目录CH8核学习8.1SVM8.1.1SVM基本概念8.1.2SVM可扩展到多分类问题8.1.3SVM算法特性8.2核方法8.2.1二维空间的例子8.2.2使用核方法的动机8.2.3常用的核函数(kernelfunctions

Jin4869·2022-12-20 09:21

Pytorch 多分类结果测试

比如多分类问题，网络的前向传播的结果是一个概率值Tensor，如果是一个10分类问题，并且batch=4,结果是一个4*10的Tensor，Tensor的每一行表示某张图片分别在10分类下的预测概率值。

洪流之源·2022-12-19 20:12

利用Pytorch中深度学习网络进行多分类预测（multi-class classification)

从下面的例子可以看出，在Pytorch中应用深度学习结构非常容易执行多类分类任务。在iris数据集的训练表现几乎是完美的。importtorch.nnasnnimporttorch#importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnptorch.manual_se

robot_learner·2022-12-19 20:41

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第10课-NLP基础任务①：文本分类问题

吧目录文本分类任务概述序列结构文本分类方法图结构文本分类方法文本分类评价指标二分类评价指标◆准确率（Accuracy）◆精确率（Precision）◆召回率（Recall）◆精确度和召回率的调和均值（F-Score）多分类评价指标

vector<>·2022-12-19 20:10

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第16课-简明扼要：红到发紫的prompt是什么？【上】

目录从四大范式到Prompt第一范式：特征工程第二范式：架构工程第三范式：目标工程第四范式：Prompt挖掘工程举例1.二分类举例2.多分类举例3.匹配任务第三范式与第四范式

vector<>·2022-12-19 20:09

cnn文本分类python实现_Tensorflow实现CNN文本分类

从实践中出发，利用TensorFlow解决NLP中的分类问题，主要包括多分类、多标签分类问题。

weixin_39890633·2022-12-19 19:38

常用损失函数

常见损失函数文章目录常见损失函数引言回归1.均方差2.平均绝对误差(MAE)3.均方根误差(RMSE)4.交叉熵分类二分类多分类引言无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。

早睡的叶子·2022-12-19 19:05

【大数据分析常用算法】4.朴素贝叶斯

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>简介在数据挖掘和机器学习算法中，有很多分类算法。其中朴素贝叶斯（NaiveBayesclassiffer,NBC）是最简单但却是最有效的算法之一。

weixin_34138521·2022-12-19 18:04

R语言第一章小结

我们在做数据分析时，碰到的数据有连续型、带小数点的，整数，也有分类型，二分类，多分类等。

wqqqqqq_·2022-12-19 17:14

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