ga-elm多分类第25页

交叉熵损失函数从原理到代码

交叉熵损失函数从原理到代码熵交叉熵Pytorch_API&公式小结损失函数使用场景二分类交叉熵损失函数二分类交叉熵损失函数多分类KL散度回归熵信息熵-百度百科通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量

STUffT·2022-12-19 16:00

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析多分类模型、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数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多分类模型、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV

statistics.insight·2022-12-19 14:30

四种线性分类模型

线性分类模型1回归和分类的区别2四种线性分类模型2.1logistic模型（二分类）2.1.1logistic模型原理2.1.2怎么求参数2.2softmax模型（多分类）2.2.1softmax模型定义

大头鹅鹅鹅·2022-12-19 12:39

分类模型第1篇：分类模型概述

分类问题的目标是预测数据的类别标签(classlabel)，可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。

悦光阴·2022-12-19 12:39

【AIChallenger 2018 】【眼底水肿病变区域分割】冠军解决方案

代码：后期更新题目内容：对OCT图像中，水肿类型进行多分类，且对病变区域进行分割数据观测：数据集中存在不少问题：1

科研民工plus·2022-12-19 11:56

吃瓜教程-Task2（第3章）

1.4多分类学习器：将学习任务拆

爬树的小孩·2022-12-19 11:31

（五）使用CNN实现多分类的情感分析

文章目录准备数据搭建模型训练模型用户输入完整代码在之前的所有笔记中，我们已经对只有两个类别的数据集(正面或负面)进行了情感分析。当我们只有两个类时，我们的输出可以是一个标量，限制在0和1之间，表示示例属于哪个类。当我们有两个以上的分类时，我们的输出必须是一个CCC维向量，其中CCC是类的数目。在本笔记中，我们将对一个有6个类的数据集进行分类。请注意，这个数据集实际上不是一个情感分析数据集，它是一个

Nlper_Zhao·2022-12-19 11:29

机器学习多分类,情感分析

将多分类转换为二分类来进行相应的计算相关代码：1.LogisticRegressionfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierfromsklearn.multiclassimportOneVsOne

区块链专家·2022-12-19 11:29

机器学习-文本处理之电影评论多分类情感分析

一、背景文本处理是许多ML应用程序中最常见的任务之一。以下是此类应用的一些示例语言翻译：将句子从一种语言翻译成另一种语言情绪分析：从文本语料库中确定对任何主题或产品等的情绪是积极的、消极的还是中性的垃圾邮件过滤：检测未经请求和不需要的电子邮件/消息。这些应用程序处理大量文本以执行分类或翻译，并且涉及大量后端工作。将文本转换为算法可以消化的内容是一个复杂的过程。在本文中，我们将讨论文本处理中涉及的步

GawainTky·2022-12-19 10:57

【5】机器学习之简单美：逻辑回归

本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。

Mylin·2022-12-19 10:02

深度学习代码实践

文章目录一、反向传播y=w1x^2+w2x+b二、线性回归1.Pytorch实现线性回归2.比较不同优化器下的线性回归并可视化三、多维输入的逻辑斯蒂回归(sigmoid)四、多分类问题五、CNN一、反向传播

老干妈拌士力架·2022-12-19 10:23

Tensorflow keras中实现语义分割多分类指标：IOU、MIOU

在TF1.x版本中miou指标可以使用tf.metrics.mean_iou进行计算：tf.metrics.mean_iou(labels,predictions,num_classes)但是该方法有如下几点限制：1.无法在动态图中使用，例如Tensorflow2.x版本中（注：TF2.x中api移动到了tf.compat.v1.metrics.mean_iou中），由于TF2.x默认是开启动态图

不啻逍遥然·2022-12-19 09:15

【毕业设计_课程设计】基于机器学习的情感分类与分析算法设计与实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1研究目的2研究方法3研究结论4项目流程4.1获取微博文本4.2SVM初步分类4.3使用朴素贝叶斯分类4.4AdaBoost4.4.1二分类AdaBoost4.4.2多分类AdaBoost4.4.2.1AdaBoost.SAMME4.4.2.2AdaBoost.SAMME.R5

m0_71572237·2022-12-19 09:03

多分类 - 手写识别体-3层

神经网实现手写识别体的多分类上篇博文，忽略偏置(b)，且代价(损失)函数直接就是差的平方和，本篇文章增加了对偏置的讨论，本文是本人的学习笔记，如果出现问题，欢迎大家批评指正。

ScrapingBoy·2022-12-19 09:29

【PyTorch】深度学习实践之用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）

本文目录多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入网络设计Loss：课后练习1：交叉熵损失vsNLL损失解答：MNIST问题：模型设计：实现代码：1.准备数据转为格式为C*W*H值为0-1的Tensortransform

zoetu·2022-12-19 09:56

深度学习（PyTorch）——多分类问题（Softmax Classifier）

B站up主“刘二大人”视频笔记这节课的内容，主要是两个部分的修改：一是数据集：直接采用了内置的MNIST的数据集，那dataloader和dataset自然也是内置的，那也就不用自己写dataset再去继承Dataset类；再有是把train和test写成了函数形式，直接在main函数当中调用即可；除了本节课想要实现的代码，刘老师在本节课前一半讲了这些内容：下了很大功夫讲清楚了softmax这个函

清泉_流响·2022-12-19 09:25

008_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第九讲——多分类问题

目的使用softmax函数对Minist数据集进行分类二、编程2.1softmax函数我们先来了解一下什么是softmax激活函数：softmax函数，又称归一化指数函数，它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广

王泽的随笔·2022-12-19 09:55

吴恩达《深度学习专项》笔记（七）：调参、批归一化、多分类任务、编程框架

学习提示这周的知识点也十分分散，主要包含四项内容：调参、批归一化、多分类任务、编程框架。通过在之前的编程项目里调整学习率，我们能够体会到超参数对模型效果的重要影响。

大局观选手周弈帆·2022-12-19 09:23

机器学习算法（二）：基于决策树的分类预测

基于决策树的分类预测决策树的介绍和应用简介决策树构建的伪代码特征划分选择信息增益信息增益率基尼系数应用场景优缺点基于企鹅数据集的决策树实战Step1：函数库导入Step2：数据读取/载入Step3：数据信息简单查看Step4:可视化描述Step5:利用决策树模型在二分类上进行训练和预测Step6:利用决策树模型在三分类(多分类

qqissweat·2022-12-19 08:13

17、损失函数

常见损失函数分类任务（交叉熵损失函数）多分类任务例子代码实现importtensorflowastfy_true=[[0,1,0],[0,0,1]]y_pre=[[0.05,0.9,0.05],[0.3,0.2,0.5

C--G·2022-12-18 20:28

【机器学习】贝叶斯分类器（算法原理实现及sklearn实现）

在机器学习重要地位的理解第三章【机器学习】贝叶斯分类器文章目录系列文章目录前沿一、贝叶斯决策论二、极大似然估计三、朴素贝叶斯四、拉普拉斯修正五、朴素贝叶斯分类实践总结前沿贝叶斯分类器作为“生成式模型”可处理多分类问题

Bigdataxy·2022-12-18 15:43

感知器算法（Perceptron）

感知器感知器算法主要用于二分类问题也可以应用于多分类（多分类算法后续会更新

ing100·2022-12-18 13:37

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（一）

目录摘要1绪论1.1引言1.2研究状况1.3研究背景和意义1.4论文构成及研究内容摘要人脸识别技术是使我们生活中应用越来越广泛的技术，在近年来人脸识别课题研究越来越热门。本文的基本任务：是对关于帽子的人脸识别系统设计，用有监督学习机制设计并实现模式识别方法，用于进行人脸面部特征识别，戴帽子（是、否）。其识别过程包括：特征选取（基于欧氏距离J2判据）、分类器（SVM）、分类器性能评估（交叉验证）三部

对不起，我还只是小孩·2022-12-18 09:37

tensorflow2之模型保存(h5)

使用mnist数据集测试模型保存为（*.h5），创建model_hand_h5_save.py#encoding=utf-8#多分类问题#手动保存*.h5权重from__future__importabsolute_import

xiangkej·2022-12-18 05:41

Keras入门笔记(一)-从二分类问题到多分类问题、图像识别问题

Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。它不同于TensorFlow、PyTorch等微分器，Keras高度封装了底层的微分计算等操作，提供了用户友好的API，并且支持在TensorFlow、Theano和CNTK这三个底层微分库之间切换。目前，Keras已被钦定为TensorFlow的用户接口，其地位相当于TorchVision之于PyTorch本文主要基于Keras2作介

身披白袍·2022-12-18 02:49

使用SVM分类器进行图像多分类

ResNetbackbone+SVM分类器对于样本较为均衡小型数据集，SVM作为分类器的效果与MLP的效果相近。从经验上看，对于样本不均衡的大型数据集，MLP的效果强于SVM。本博客在自己的小型数据集上进行实验，本来使用MLP已经达到很好的效果，但导师让试一下SVM分类器，可能会对样本量较小的数据集表现稍好。虽然在心里觉得SVM这种方法不太可能有提高，但趁此机会学习一下SVM还是有好处的。SVM相

WWwicky·2022-12-18 00:30

多分类问题代码

CrossEntropyLoss—PyTorch1.12documentationNLLLoss—PyTorch1.12documentation代码：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.fu

BKXjilu·2022-12-17 15:36

yolov5只训练数据集中的某几个类别

create_dataloader3.LoadImagesAndLabels4.cache_labels5.verify_image_label总结前言提示：在训练网络过程中，我们找到的公开数据集可能有很多分类

Starkiron·2022-12-17 14:57

【深度学习技巧】语义分割中的多分类与二分类使用dice系数

在语义分割过程中，进行二分类和多分类时，如何使用dice系数以及相应的代码文章目录1.dice系数的基础知识2.语义分割3.代码1.dice系数的基础知识参考链接：https://www.aiuai.cn

努力的袁·2022-12-17 13:03

深度学习基础入门笔记集合

弹性】4/20第五讲用PyTorch实现线性回归4/21第六讲逻辑斯蒂回归二分类【logisticregression】4/22第七讲处理多维特征的输入4/23--5.14第八讲加载数据集4/24第九讲多分类问题第十讲卷积神经网络

影刃南墙·2022-12-17 11:21

自然语言处理与模型评价

1.Tf-idf算法简介2.随机森林多分类回顾——鸢尾花数据集_author_='张起凡'importpandasaspdimportsklearnfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

九磅十五便士°·2022-12-17 08:45

使用spark mllib 随机森林算法对文本进行多分类

1、数据准备20W人工标注文本数据，样本如下：1#k-v#*亮亮爱宠*波波宠物指甲钳指甲剪附送锉刀适用小型犬及猫特价1#k-v#*顺丰包邮*宠物药品圣马利诺PowerIgG免疫力球蛋白犬猫细小病毒1#k-v#*包邮*法国罗斯蔓草本精华宠物浴液薰衣草护色润泽香波拍套餐1#k-v#*包邮*家朵102宠物沐浴液1#k-v#*包邮*家朵102宠物沐浴液猫2、分词使用ansj包对文本数据去除停用词分词。代码

illbehere·2022-12-17 08:11

多分类任务的混淆矩阵和评价指标

之前一直不明白多分类任务的混淆矩阵，今天研究了一下。

爬行程序猿·2022-12-16 21:46

数据分析-神经网络-损失函数

目录前言均方误差（MSE）平均绝对误差（MAE）二元交叉熵（tf.keras.losses.binary_crossentropy）多分类交叉熵（tf.keras.losses.categorical_crossentropy

ITLiu_JH·2022-12-16 19:28

【网络流量识别】【深度学习】【四】DNN、GBT和RF—利用大数据和深度学习技术进行入侵检测

使用大数据和深度学习技术进行入侵检测原文链接：使用大数据和深度学习技术进行入侵检测|2019年ACM东南会议纪要首先看这里：本文构建了DNN，RF和GBT三个分类器在UNSWNB15和CICIDS2017两个数据集上进行二分类和多分类

昔我往矣wood·2022-12-16 17:08

【记录】torch.nn.CrossEntropyLoss报错及解决

报错在多分类语义分割问题中使用torch.nn.CrossEntropyLoss的时候，遇到的报错有：1.Assertion`t>=0&&t

__一条秋刀鱼·2022-12-16 17:07

数据分析处理问题小例子（wine数据集）

刚学数据分析时做的小例子，从notebook上复制过来，留个纪念~数据集是从UCI上download下来的Wine数据集，下载地址，这是一个多分类问题，类别标签为1,2,3。

浅笑古今·2022-12-16 16:22

分类算法-Logistic Regression(逻辑回归)实战案例

一、定义逻辑回归是一种广义线性回归模型，主要用于二分类问题（也可以用于多分类），具有简单、可并行化、解释性强的特点，目前在各个领域使用的都非常频繁。

最后一瓢若水·2022-12-16 15:57

感知机算法实现二分类和多分类（手写数字Minist）

感知机感知机是一种线性二分类模型，输入实例的特征向量，输出实例的类别，取值为+1和-1感知机算法实现手写数字二分类，具体步骤如下，数据集在第一节已经给出。1、从Minist测试集中抽取1000张训练图片（前5000），200张测试图片（后5000），对应的数字是[8,4],同时将label转化为[1,-1]2、训练权值w和偏值b2.1、设置学习率lr=0.001（每更新一次权值，学习率减少原来的0

WZLYJY·2022-12-16 13:47

明亮如星研旅（5）——Robust Classification with Convolutional Prototype Learning

文章目录一、简述二、主要内容2.1框架的网络结构2.2前馈预测与反馈训练2.3多分类损失函数2.3.1Minimumclassificationerrorloss(MCE)2.3.2Marginbasedclassificationloss

明亮如星·2022-12-16 13:43

GBDT梯度提升之回归算法个人理解

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·2022-12-16 11:53

SVM深入理解&人脸特征提取

目录一.SVM深入理解1.支持向量机(SVM)2.惩罚参数C3.核函数4.多分类支持向量机.5.鸢尾花数据集5.1线性处理5.2多项式分类5.3高斯核6.月亮数据集6.1线性SVM6.2多项式核6.3高斯核二

?/Sky????·2022-12-16 10:45

机器学习(六)——逻辑回归

当然逻辑回归也可以用于多分类，这就需要加上其它的方法。至于逻辑回归是怎么解决分类问题，实质上是把样本特征和样本发生的概率联系起来。认识逻辑回归逻辑回归，通常作为分类算法，只可以解决二分类问题。

hhhcbw·2022-12-16 09:28

线性判别分析（LDA）相关概念及python代码实现多分类

文章目录一.概念1.1简介1.2优点1.3应用领域二.原理三.python实现四.小结箱线图介绍：一.概念线性判别分析是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学、模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。1.1简介线性判别思想：给定训练样例集，设法将样例投

张xiao张·2022-12-16 09:35

VM——深度学习DL模块使用（2）：图像分割

2、当DL图像分割使用多分类时，需要结合“Blob标签分析”，输出当前识别的类别3、当DL图像分割使用单分类时，需要结合“Blob分析”。

一天到晚游泳的鱼啊鱼·2022-12-16 08:39

NLP（五十）使用PyTorch训练多标签文本分类模型

与文本多分类的区别在于，文本多分类模型往往有多个类别，但文本至属于其中一个类别；而多标签文本分类也会有多个类别，但文本会属于其中多个类别。数据集本文演示的数据集为英语

山阴少年·2022-12-16 08:57

多标签分类器（附pytorch代码）

多标签分类器多标签分类任务与多分类任务有所不同，多分类任务是将一个实例分到某个类别中，多标签分类任务是将某个实例分到多个类别中。

鬼道2022·2022-12-16 08:27

更换数据集

尝试一下多分类（又是人、又是女人）如果win的lable导出的文件是xml（voc），mac导出的是json。../母路径，.

Wukongggg·2022-12-16 04:39

textRNN & textCNN（及代码实现）

文本分类的应用非常广泛，如：垃圾邮件分类：2分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件情感分析：2分类问题：判断文本情感是积极还是消极；多分类问题：判断文本情感属于{非常消极，消极，中立，积极，非常积极}中的哪一类

Sonhhxg_柒·2022-12-16 00:28

【机器学习】概念总结

文章目录一、绪论基本术语归纳偏好假设空间二、模型评估与选择经验误差与过拟合评估方法性能度量偏差与方差三、线性模型基础知识二分类任务多分类任务四、决策树信息增益增益率基尼指数剪枝连续值处理缺失值处理五、神经网络

可乐大牛·2022-12-15 22:36

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