ga-elm多分类

PyTorch 04—多分类问题

softmax分类对数几率回归解决的是二分类的问题，对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数，它是对数几率回归在N个可能不同的值上的推广。神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和与非线性处理之后的一个值而已，那么如何将这个输出变为概率分布？这就得看softmax层了。softmax要求每个样本必须属于某个类别，且所有可能的样本均被覆盖。softmax会输出这
心之所向便是光v·2022-12-12 01:29

贝叶斯文本分类python_朴素贝叶斯文本分类(python代码实现)

优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题。缺点：对入输入数据的准备方式较为敏感。使用数据类型：标称型数据。下面从一个简单问题出发，介绍怎么使用朴素贝叶斯解决分类问题。
weixin_39936403·2022-12-12 00:46

（学习笔记）机器学习入门及支持向量机SVM、贝叶斯分类器学习

目录第一章绪论1.1基本术语1.2假设空间1.3归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4多分类学习第四章支持向量机
sup_sup·2022-12-11 23:18

《R语言实战》：广义线性模型R实现

广义线性模型理论部分取自《R语言实战》：当因变量结果为计数型变量(非负有限值)、二值变量或多分类变量时进行适用广义线性模型。
Liulinfengsheng2·2022-12-11 18:37

【机器学习】关于分类和回归模型，几种常见的模型好坏评价标准

目录1.分类模型评估1.1准确率(accuracy)1.2精确率和召回率和F1值1.3ROC曲线1.4多分类问题2.回归模型评估2.1平均绝对误差2.2均方误差MSE2.3R2分数首先：文中有废话，有缺失是必然的
elif:·2022-12-11 18:23

softmax激活函数与softmax损失函数

一、softmax()激活函数在二分类任务中，输出层使用的激活函数为sigmoid，而对于多分类的情况，就需要用到softmax激活函数给每个类都分配一个概率。
請叫我做雷锋·2022-12-11 15:26

周志华《机器学习》习题6.2——使用LIBSVM比较线性核和高斯核的差别

西瓜数据集3.0α如下图：2.LIBSVMlibsvm是目前比较著名的SVM软件包，由台湾大学林智仁(Chih-JenLin)教授等开发，它可以帮助程序员轻松的实现SVM二分类、多分类或者SVR等任务。
连长少尉·2022-12-11 11:28

python逻辑回归多分类问题_【火炉炼AI】机器学习009-用逻辑回归分类器解决多分类问题...

【火炉炼AI】机器学习009-用逻辑回归分类器解决多分类问题(本文所使用的Python库和版本号:Python3.5,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2)前面的
赵扎克·2022-12-11 11:07

python 多分类有序logit模型_有序多分类Logistic回归模型.ppt

有序多分类Logistic回归模型一、模型适用条件研究变量Y是有序的而且是多分类的，常见的如生活满意度，答案包括五个：很不满意；不太满意；一般；比较满意；非常满意。或者三个：满意；一般；不满意。
weixin_39863371·2022-12-11 11:06

python 多分类有序logit模型_有序多分类Logistic回归，我见过的最详细SPSS教程！

有序多分类Logistic回归，我见过的最详细SPSS教程！
weixin_39673972·2022-12-11 11:06

运用逻辑回归进行二分类及多分类

逻辑回归知识要点一、逻辑回归模型模型简介：算法的分类思想算法模型sigmoid函数函数原型sigmoid函数图像参数求解二、逻辑回归实现二分类模型训练与预测结果可视化计算概率值绘制决策边界三、逻辑回归实现多分类建模与可视化多分类实现细节
孙若堃·2022-12-11 11:34

（九）逻辑回归多分类应用

逻辑回归（LogisticsRegression）属于分类算法，最适合解决二分类问题，也可以解决多分类问题，下面两个例子都是解决多分类的应用一、鸢尾花案例importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogi
文龙z·2022-12-11 10:59

多分类逻辑回归 MNLogit python

多分类逻辑回归MNLogit引言实例及python实现数据集查看数据情况Logistics回归输出结果模型评价Precision、Recall、f1_scoreROC曲线及AUC混淆矩阵筛选协变量引言相比二分类
CRLBJ·2022-12-11 10:25

K近邻算法——sklean的实现

实现K近邻算法多分类sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier¶详解地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated
来路与归途·2022-12-11 10:58

Keras 自编码器AutoEncoder（五）

原创Keras自编码器AutoEncoder（五）2017-12-0714:57:05_yuki_阅读数7651更多分类专栏：pythonkeras一、什么是自编码器（Autoencoder）“自编码”
et_90000·2022-12-11 10:19

分类变量编码python处理

此外，分类变量还可以分为为二分类与多分类，如性别、是否为“XX”等为二分类，可以直接转化为0-1变量，其余即为多分类。在处理上，二分类可以转化为0-1变量或虚拟变量直接用于数学运算，而多分类变
#温室里的土豆·2022-12-11 00:24

逻辑回归计算过程与调参

这里写目录标题1逻辑回归计算过程（1）导入相关模块（2）二分类a导入二分类的数据b逻辑回归计算概率c手动计算概率d比较两次计算的结果（2）多分类a导入数据b逻辑回归计算概率c使用数学公式计算概率d比较两次的计算结果
weixin_44457930·2022-12-11 00:19

逻辑回归原理、过程推导、场景适用、参数调整

目录1、场景2、原理（1）手写过程：3、算法优劣4、数据质量要求5、参数思维导图1、场景更倾向于2分类问题，及2分类问题的延伸-概率方面点击率问题；实现多分类理论上可行，但是真正实操的话，把n-1个类归为
月笼纱lhz·2022-12-11 00:49

刘二PyTorch深度学习（八）——多分类问题（Softmax+CrossEntropy）

多分类和交叉熵：（前面层还是用sigmoid，最后一层用softmax）softmax分类器多分类问题需要满足的条件（离散分类）：第一概率要大于0；第二和为1使用交叉熵损失时，神经网络的最后一层是不需要激活的拿到一个图片后
zhaoweiaier·2022-12-10 21:12

《PyTorch深度学习实践》P9多分类问题（softmax）

softmax：处理多分类①概率和为1②各个概率都＞=0softmax例子：softmax对应的损失函数：code：importnumpyasnpy=np.array([1,0,0])z=np.array
XD101DX·2022-12-10 21:41

LR多分类与softmax多少分类，他们的目标函数是什么？他们的区别是？他们分别适用于什么场景？

复盘：LR多分类与softmax多少分类，他们的目标函数是什么？他们的区别是？他们分别适用于什么场景？
冰露可乐·2022-12-10 21:39

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

SoftmaxMulti-ClassClassifier多分类器MNIST数据集Fashion-MNIST数据集FlattenOne-HotEncodingSoftmax介绍应用Softmax实现多分类交叉熵
Aroundchange·2022-12-10 21:39

softmax分类器_[ML] 逻辑回归与 Softmax 回归

LogisticRegression(LR)译为逻辑回归，但实际上这是一种分类模型（二分类或多分类）。下面精要地把模型中的核心概念、推导梳理一下。
weixin_39908106·2022-12-10 21:37

LR多分类推广 - Softmax回归*

LR是一个传统的二分类模型，它也可以用于多分类任务，其基本思想是：将多分类任务拆分成若干个二分类任务，然后对每个二分类任务训练一个模型，最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果。
weixin_30517001·2022-12-10 21:06

PyTorch深度学习实践09——多分类问题（softmax分类器）

分类问题的输出应该是一个分布：即需要满足单个样本点概率≥0且样本点概率之和=1softmaxlayer：损失函数：CrossEntropyExercise9-1：CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别CrossEntropyLoss的输入不要求进行LogSoftmax运算，NLLLoss要求输入先进行LogSoftmax运算。CrossEntropyLossLogSoftmax+N
UnFledged·2022-12-10 21:05

logistic回归分类与softmax回归

目录Logistic回归逻辑回归的定义式：损失函数梯度下降Logistic回归防止过拟合：Softmax回归：loss函数逻辑回归与Softmax回归的联系与神经网络的关系logistic回归（多分类）
奔跑的小仙女·2022-12-10 21:34

PyTorch 入门与实践（四）多分类问题（Softmax）

来自B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P8的学习笔记上一篇PyTorch加载数据集中，我们实战了MNIST手写数据集的识别网络，那其实就是一个多分类问题（识别出10个类），这时候就要用softmax
Skr.B·2022-12-10 20:30

python逻辑回归（logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 softmax多分类

logisticregressionLR)底层代码实现BGD梯度下降算法二分类#####了解sigmoid二分类逻辑回归>>目录逻辑回归前言一、多0-1分类器1.OVO2.OVR3OvOvsOvR：二、softmax多分类
啥都会点的大秀·2022-12-10 20:29

LR多分类与softmax分类

LR多分类与softmax分类LR是一种传统的二分类模型，也可以做多分类模型，其实现思路如下：将多分类模型拆分成多个二分类模型分别训练二分类模型将多个二分类模型进行集成，选取概率值最大的那个作为最终的分类结果
han_liwei·2022-12-10 20:57

对比学习triple loss

对比学习与多分类学习密切相关，包括对比学习损失和softmax分类损失的相关，最大的差别也就是距离的约束条件不同，也可以说是损失函数的不同。因为我目前做的是二分类，所以先简单的看一下二分类的损失。
dingdang111222·2022-12-10 20:05

Python之机器学习日记02——朴素贝叶斯01

机器学习日记02——朴素贝叶斯01朴素贝叶斯基础篇（参考资料：liukn教授机器学习教程，网络课程）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
暮雨安红·2022-12-10 17:16

python朴素贝叶斯分类器实现_（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解&Python与R实现...

二、贝叶斯决策论的基本原理我们以多分类任务为例：假设有N种可能的类别标记，即y={c1,c2,.
weixin_39793794·2022-12-10 16:00

OpenCV库文件介绍

原OpenCV库文件介绍2017年09月07日17:18:58夏洛的网阅读数10514更多分类专栏：OpenCV以前都是直接用opencv，都没有仔细研究过，这次把库文件都介绍一下。
刘小慧的故事·2022-12-10 16:53

多分类问题

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64batch_size
多多￥·2022-12-10 13:36

线性回归和逻辑回归区别

线性回归和逻辑回归线性：y=a*x是一次方的变化回归：回归到平均值线性回归用作回归预测逻辑回归用作二分类，也可以做多分类从数据上来讲，线性回归的样本的输出，都是连续值逻辑回归中y只能取0或者1。
乖乖猪001·2022-12-10 10:41

线性回归和逻辑回归的简单解释

文章目录一、什么是机器学习二、线性回归2.1线性回归的表达式三、逻辑回归3.1逻辑回归的损失函数3.2逻辑回归实现多分类四、LR的特点五、为什么逻辑回归比线性回归好六、LR和SVM的关系一、什么是机器学习利用大量的数据样本
MissAcappella·2022-12-10 10:39

SparkMllib模型选择与优化-网格搜索和交叉验证

Estimate（估算器）:fit-transform，算法或管道调整Param:网格搜索进行超参数(模型训练之前提前给定的参数，参数是学习过程中学习到最优解的参数)的选择Evaluator:分类(二分类和多分类
AiBigData·2022-12-10 09:14

多分类问题

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64batch_size
猛猛666·2022-12-10 08:32

基于感知器的手写数字识别

基于感知器的实验数据必须是线性可分的，感知器不仅可以使用在二分类还可以使用在多分类。不过，在二分类与多分类的算法实现过程略有不同。这些不同主要体现在权重更新与判别超平面的实现两个方面。
poorlytechnology·2022-12-10 03:05

2021年安全类比赛writeup总结

赛题采用多分类对数损失函数logloss对结果进行评价样本存在种类分布不均，大小不一的特点，如其中7,8,9类占的比例较大**第二名解法:https://mp.weixin.qq.com/s/q0ScS
梦想闹钟·2022-12-09 23:14

多分类代码

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64batch_size
llj169012·2022-12-09 18:33

机器学习--logistic回归和softmax回归

logistic回归和softmax回归放在一起总结一下，其实softmax就是logistic的推广，logistic一般用于二分类，而softmax是多分类。
kevin_123c·2022-12-09 17:48

深度学习模型调试经验

2.loss设计是否合理初始loss期望值和实际值误差是否过大，多分类例子。
理解&&记忆·2022-12-09 17:43

Tensorflow---使用Tensorflow进行多分类模型构建

一、代码中的数据集可以点击以下链接进行下载百度网盘提取码：lala二、代码运行环境Tensorflow-gpu==2.4.0Python==3.7三、数据集处理代码如下所示importtensorflowastfimportrandomimportnumpyasnpimportosimportglob#环境变量的配置os.environ['TF_XLA_FLAGS']='--tf_xla_enab
水哥很水·2022-12-09 15:37

机器学习 决策树DecisionTree 二分类原理与实战

序言之前看过很多博客关于决策树的基本都是多分类的问题，二分类的问题会比较少因此，在完成了对二分类数据集取得不错的预测结果后在这里，博客记录一下，如果各位有什么问题，欢迎在评论区里留言，相互交流讨论数据集
only advertisement·2022-12-09 14:29

基于matlab的SVM支持向量机分类仿真,核函数采用RBF函数

算法描述支持向量机（supportvectormachines,SVM）是二分类算法，所谓二分类即把具有多个特性（属性）的数据分为两类，目前主流机器学习算法中，神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类
我爱C编程·2022-12-09 14:55

mobileNet-v1理论分析

该模型压缩方式已经在很多分类和目标检测等网络中得到了验证。目前建立小型高效神经网络的方式，主要有两种：(1)压缩预训练模型：获取小型网络的一个办法就是减小，分解或压缩训练网络。如量化
奔跑熊·2022-12-09 13:15

采样-不均衡数据

那么，为什么很多分类模型面对均衡的
donghao1981·2022-12-09 12:03

PyTorch深度学习实践概论笔记9练习-使用kaggle的Otto数据集做多分类

在文章PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器中刘老师给了一个课后练习题，下载kaggle的Otto数据集做多分类。0Overview先看看官网给的背景介绍。
双木的木·2022-12-09 12:02

用R处理不平衡的数据

相比于多分类问题，样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。举例来说，在银行或者金融的数据中，绝大多数信用卡的状态是正常的，只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象。
腾讯云开发者·2022-12-09 12:01
上一页 23 24 25 26 27 28 29 30 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他