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关于nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.CrossEntropyLoss()的手动计算过程(都可用于多分类，不仅仅用于二分类)

使用nn.BCEWithLogitsLoss()#pred和label都是2d的情况，行数表示有几个样本#第1列是预测为标签0的分数，第2列是预测为标签1的分数，第3列是预测为标签2的概率，有3种标签#下面为nn.BCEWithLogitsLoss()的输入概率，和正确标签（float类型）的格式(输入概率和正确标签的shape相同，2d情况)pred_1=torch.tensor([[-0.2,

夜枭子·2022-12-09 11:55

交叉熵损失函数优缺点_交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的

不靠谱的糖饼·2022-12-09 11:23

对于pytorch中nn.CrossEntropyLoss()与nn.BCELoss()的理解和使用

在pytorch中nn.CrossEntropyLoss()为交叉熵损失函数，用于解决多分类问题，也可用于解决二分类问题。

东城西阙·2022-12-09 11:49

多层感知机、激活函数（pointnet算法基础知识）

区分：回归输出实数，softmax回归输出概率，多分类问题。2、缺点：不能拟合XOR函数（也就是处理异或），产生线性分割面，导致第一个AI的寒冬。

费马罗尔拉格朗日柯西……·2022-12-09 09:34

cityscapes数据集_图像语意分割训练Cityscapes数据集SegNet-ConvNet神经网络详解

前言：经过将近一个月的陆续学习研究，在神经网络中训练多分类任务识别Cityscapes数据集，终于在最近得到了理想中的实验结果。

weixin_39802020·2022-12-09 05:05

机器学习（四）：Logistic回归分类

Logistic回归算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。

Roe D.·2022-12-09 04:40

支持向量机

事实上在线性分析中遇到的许多分类问题并不是线性可分的，而是线性不可分的，使两个超平面的距离相等称为最优超平面距离最优超平面。

长安蔡徐坤·2022-12-08 22:12

深度学习之Softmax回归

Softmax虽然是回归但本质是一个多分类回归vs.分类回归（估计一个连续值）单连续数值输出自然区间R跟真实的区别作为损失分类（预测一个离散类别）通常多个输出输出i是预测为第i类的置信度从回归到多分类均方损失对类别进行一位有效编码

Summerke123·2022-12-08 21:05

制作图像分割数据集(多分类)

Fizer_·2022-12-08 20:47

多分类问题

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpbatch_size=64batch_size

天一天666·2022-12-08 15:37

Pytorch 多分类模型绘制 ROC, PR 曲线

前言：记录利用sklearn和matplotlib两个库为pytorch分类模型绘制roc，pr曲线的代码。理论知识可以参考这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30953081https://miopas.github.io/2019/04/17/multiple-classification-metrics/ROC曲线：importtorchimporttorch.n

潜行隐耀·2022-12-08 15:36

深度孪生自注意力网络:小样本条件下的多维时间序列分类

怀古钦英风·2022-12-08 14:21

交叉熵损失函数分类_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7,0.2,0.1]。按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度(信息熵)：如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度(交叉熵)：直观上，用p来描述样本是最完美的，用q描述样本就不那么完美，根据吉布斯不等式，恒成立，当

海南王先生·2022-12-08 13:28

哈工大机器学习期末复习笔记（二）

此时可能存在很多分类方法，它们有着不同的决策面，但是哪一个决策面最好呢？

绿色的海洋300·2022-12-08 13:27

机器学习笔记：线性模型

文章目录机器学习笔记：线性模型3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线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA)3.5多分类学习(多分类任务拆分策略

跳跳糖炒酸奶·2022-12-08 13:22

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战（附源码和数据集超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、深度卷积神经网络模型结构1：LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作，然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax分类器作为多分类输出

showswoller·2022-12-08 12:39

利用词袋模型和TF-IDF实现Large Movie Review Dataset文本分类

分到多个类别中的称为多分类问题，例如，把名字分类为法语名字、英语名字、西班牙语名字等。一般来说文本分类大致分为如下几个步骤：定义阶段：定义数据以及分类体系，具体分为哪些

韩明宇·2022-12-08 11:50

CS231n lecture 3 损失函数和优化

lecture3损失函数和优化文章目录lecture3损失函数和优化MulticlassSVMloss多分类SVM损失函数正则项RegularizationSoftmaxClassifier优化Optimization

QingYuAn_Wayne·2022-12-08 11:26

【cs231n】lecture 3损失函数和优化

文章目录3.1损失函数多分类SVM（SupportVectorMachine）正则化SoftmaxClassifier(MultinomialLogisticRegression)3.2优化（Optimization

Tra_cy·2022-12-08 11:52

【机器学习实战】使用SGD、随机森林对MNIST数据集实现多分类（jupyterbook）

1.获取数据集并重新划分数据集#获取MNIST数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version=1,cache=True,as_frame=False)#查看测试器和标签X,y=mnist['data'],mnist['target']X_train,X_test,y_train,y_te

想做一只快乐的修狗·2022-12-08 11:50

多分类问题的precision和recall以及F1 scores的计算

对于多分类问题，首先，对于每一个类的精准率（Precision）和召回率（Recall），定义和二分类问题一致，但是计算上不再需要TP,FP,FN等量了：）比如对A,B,C三类有如下混淆矩阵：ABCA1012B2113C538

ruyingcai666666·2022-12-08 09:29

Logistic回归

当然它也可以用于多分类问题.Logistic回归是分类方法，它利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。

Mick..·2022-12-08 06:39

one class问题、few shot(one-shot)问题、异常检测问题

oneclass问题oneclass与2分类，多分类的区别？twoclass："是"自行车，或者"不是"自行车，训练集里有自行车的数据和不是自行车的数据。模型判断是属于自行车类，还是others类。

星落秋风五丈原·2022-12-07 23:22

学习笔记 |《白话机器学习的数学》

一、开始二人之旅机器学习擅长的三个任务：回归（regression）:处理连续数据如时间序列数据时使用分类（classification）:只有两个类别的问题称为二分类，有三个及以上的问题称为多分类聚类

专注认真努力·2022-12-07 21:24

Tensorflow---使用Tensorflow实现Fashion_MNIST数据集多分类模型

一、代码中的数据集可以通过以下代码继续加载importtensorflowastf(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()二、代码运行环境Tensorflow-gpu==2.4.0Python==3.7三、训练代码如下：importtensorflowa

水哥很水·2022-12-07 20:12

NNDL 实验四线性分类

yo前言：不知不觉已经进行了三次深度学习实验，本次实验是关于线性分类及其相关知识，利用不同的线性模型去执行二分类或多分类任务，虽说上学期学习了机器学习，但是通过解决深度学习实验中的每一个问题仍能获得许多新的知识和领悟

白小码i·2022-12-07 20:47

逻辑回归的多分类问题（线性分类的多分类问题）

普通的逻辑回归或其他线性分类模型（如SVM），很适合做二分类问题，不能直接解决多分类题，因为一条线或者一个超平面只能将数据分割成两个部分。但稍稍改进即可完成多分类。

湖工商梁朝伟·2022-12-07 19:56

机器学习——05 Logistic回归

对于多分类问题，可以使用多个二分类依次分出来1

平行世界里的我·2022-12-07 17:23

MLP手写数字识别实现

1任务介绍手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。例如下面这三张图片的标签分别是0，1，2。

qq_41581769·2022-12-07 17:49

机器学习-朴素贝叶斯公式过滤垃圾邮件

2、对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时

wlfdontwantwork·2022-12-07 14:46

R语言样条回归并绘制限制立方条图

最近有粉丝问有序多分类变量可以应用在限制立方条图吗？是可以的。我们可以通过分组可视化来

天桥下的卖艺者·2022-12-07 13:30

机器学习sklearn-支持向量机

支持向量机SVM支持向量网络可以做有监督学习、无监督学习、半监督学习监督学习：线性二分类与多分类、非线性二分类与多分类、普通连续性变量的回归、概率型连续变量的回归支持向量机深度学习之外机器学习的天花板存在

yzy_1117·2022-12-07 13:54

Spark-机器学习-SVM支持向量机06

当然，在这基础上进行改进，也可以进行回归分析(SVR).SVM是最优秀的分类算法之一，即便是在如今深度学习盛行的时代，仍然具有很广泛的应用SVM被设计成一种二分类的算法，当然，也有人提出了使用SVM进行多分类的方法

qq_42722387·2022-12-07 13:24

纯numpy实现LogisticRegression逻辑回归多分类任务-鸢尾花多分类，带解释

代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefcreate_data():iris=load_iris()df=pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_nam

Xurui_Luo·2022-12-07 06:55

《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（四）—贝叶斯分类

（包括二分类和多分类）贝叶斯定理如下所示，用于计算B事件发生的情况下A发生的概率朴素贝叶斯朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立

时光机丶·2022-12-07 05:11

语义分割之损失函数汇总

spm=1001.2014.3001.5501知乎资源：【损失函数合集】超详细的语义分割中的Loss大盘点LovaszSoftmax多分类时，LovaszSoftmax的效果优于CrossEntropy

放牛娃子·2022-12-06 23:33

目标检测之one-stage模型发展总结

如今，目标检测越来越多的应用在了多分类检测(multi-categories)、边缘检测(ed

国产大熊猫Y·2022-12-06 20:15

ccc-sklearn-10-SVM（4）

1.SVC的其他考虑SVC处理多分类问题：参数decision_function_shape支持向量机是天在生二分类的模型，所以支持向量机在处理多分类问题的时候，是把多分类问题转换成了二分类问题来解决。

扔出去的回旋镖·2022-12-06 18:28

Python机器学习日记6：线性模型（用于分类的线性模型）

用于分类的线性模型）一、用于分类的线性模型1.二分类1.1LogisticRegression和LinearSVC模型应用到forge数据集1.2乳腺癌数据集上详细分析LogisticRegression2.多分类二

调参侠鱼尾·2022-12-06 16:14

NMS非极大值抑制代码实现

对于多分类的目标检测，依次删除每一类中得分概率较低以及得分概率较高但是可被替代的Boxes(有更高得分概率的框与该框重合度较高)二、代码实现defdecode_single(self,bboxes_in

yc_excellent·2022-12-06 14:14

Transformer学习记录

Transformer学习一预备知识（1）softmaxsoftmax函数，又称归一化指数函数，是二分类sigmoid在多分类上的推广。在输出一个多分类结果时，其概率大于0小于1，且概率之和为1。

似忆·2022-12-06 13:59

【机器学习】基础入门（1）逻辑回归及代码实现

2demo实践2.1库函数导入2.2模型训练2.3查看模型参数2.4数据可视化2.5模型预测3逻辑回归分类实践（基于鸢尾花数据集）3.1数据载入与查看3.2数据可视化3.3二分类任务预测3.4三分类(多分类

baekii·2022-12-06 13:05

KNN算法详解并自主构建kd树及sklearn简单实现

（近朱者赤，近墨者黑）2、分类有监督学习、多分类算法3、简单流程（1）计算已知类别数据集中的样本与当前样本的距离。（2）按顺序递增排序。（3）选取距离最小的k个点。

机智的冷露·2022-12-06 13:04

【机器学习基础】为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵？

在算法面试中，逻辑回归也经常被问到，常见的面试题包括：逻辑回归推导；逻辑回归如何实现多分类？SVM与LR的联系与区别？

风度78·2022-12-06 12:19

2021双十二淘宝护肤品销量预测模型

目录前言一、数据说明二、描述统计1.词云图2.因变量3.对数因变量3.自变量1.多分类变量三、建模分析1.决策树2.随机森林3.梯度提升树4.支持向量回归四、结论前言化妆品作为最基础的颜值消费品之一，正处于一个大规模普及使用的时代

GinXiao·2022-12-06 11:18

python分类算法可视化_python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类，算法流程解读并可视化...

向AI转型的程序员都关注了这个号机器学习AI算法工程公众号：datayxGBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的GradientBoosting和DecisionTree分别是什么？首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二

weixin_39939668·2022-12-06 00:57

Python+sklearn使用逻辑回归算法预测期末考试能否及格

逻辑回归的因变量既可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类更常用一些。逻辑回归常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等

dongfuguo·2022-12-05 23:39

【pytorch】CrossEntropyLoss Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n_classes` failed.

应用交叉熵计算多分类损失Assertiont>=0&&t=0&&t=0&&t=0&&t=0&&t

cg_nswdg·2022-12-05 20:09

（Matlab）SSA优化DBN多分类故障诊断（可做算法对比）

1、提取轴承故障诊断数据(分别对应n个类别)2、SSA优化DBN收敛曲线、诊断结果分析（提供可用文件QQ770015335）

m0_52881116·2022-12-05 20:21

（Matlab）WOA鲸鱼优化BP多分类（可做算法对比）

1、多分类数据(m个数据特征值，n个类别)2、提供鸢尾花数据集（3分类的识别效果、Q770015335）3、赠混淆矩阵、热力图的绘制文件

m0_52881116·2022-12-05 20:51

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