ga-elm多分类第29页

（Matlab）DBN多分类故障诊断（可做算法对比）

1、提取故障诊断数据(分别对应n个类别)2、DBN训练收敛曲线、诊断结果分析（提供可用文件QQ770015335）

m0_52881116·2022-12-05 20:15

tf.nn.conv2d

【TensorFlow】理解tf.nn.conv2d方法(附代码详解注释)2018年06月06日14:31:32左理想fisher阅读数24046更多分类专栏：tensorflow最近在研究学习TensorFlow

林尧彬·2022-12-05 18:20

深度学习AI美颜系列---AI瘦身效果算法揭秘

blog.csdn.net/Trent1985/article/details/80667611深度学习AI美颜系列---AI瘦身效果算法揭秘2018年06月12日17:31:26Trent1985阅读数5681更多分类专栏

hongge372·2022-12-05 16:23

MATLAB机器学习系列-7支持向量机原理及其代码实现

回归原问题与对偶问题多分类问题LIBSVM工具箱介绍libsvm需要C++编译器，输入

总裁余(余登武)·2022-12-05 15:53

miceforest插补

文章目录1.数据集介绍：2.制造缺失值数据3.缺失值插补3.1单一插补3.2多重插补3.3多分类数据3.4已知数据分布（eg：泊松分布）3.5使用GBDT进行插补3.6使用同一模型进行插补3.8PMM均值预测

穒軹·2022-12-05 12:31

Keras保存模型的各种方法

模型图构建下面用keras中函数式API构建一个简单的LSTM多分类模型，模型具体结构如下：importkerasfromkeras.modelsi

黄然大悟·2022-12-05 09:10

Pytorch（1）学习笔记-多分类网络的搭建

接触机器学习和深度学习已经有一段时间了，一直想做个记录，方便自己以后的查阅。一开始我搭建神经网络时所使用的框架是Tensorflow，虽然功能强大但是不同版本代码的兼容性有些差强人意。以下的内容所创建的环境是Anaconda中的虚拟环境，采用的python版本是3.8，cuda和cudnn都是对应的版本。搭建和训练神经网络分为以下几个步骤：1.数据集的准备2.神经网络的搭建3.反向传播调整参数降低

周子禹·2022-12-04 20:22

《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记第八章集成学习

机器学习学习笔记4总目录第八章集成学习8.1个体与集成集成学习(ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem

Sundm@lhq·2022-12-04 15:35

《python深度学习》笔记（七）：多分类问题

因为有多个类别，所以这是多分类问题。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以这又是单标签、多分类问题。

卷积战士·2022-12-04 15:35

《Python深度学习》第三章-3（路透社数据—多分类问题）读书笔记

新闻分类：多分类问题前两个例子介绍了如何用密集连接的神经网络将向量输入划分为两个互斥的类别。

Paul-Huang·2022-12-04 15:32

第八章集成学习

8.1个体与集成集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类系统、基于委员会的学习等。下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组个体学习器，再用某种策略将它们结合起来。

高自期许·2022-12-04 15:59

8.softmax回归

而置信度的含义就是，你在用样本估计整体的时候，所得到的结论的“可信程度”，或者说，是对自己所的结论的一个量化的概率评价（打分）2.从回归到多分类–均方损失假设有n个类别，那么可以用最简

chnyi6_ya·2022-12-04 14:29

深度学习原理42——一文彻底理解sigmoid和softmax的区别和输出通道维度的关系

==对于sigmoid和softmax看这篇足够了==这里写目录标题1模型的输出基本上分为3种情况，当然还有其它的：2sigmoid和softmax函数是什么3二分类sigmoid或者softmax4多分类

晓码bigdata·2022-12-04 13:46

softmax、以及与sigmoid的比较

softmax用于多分类过程中，将多个神经元的输出，映射到(0,1)范围内，且这些映射值的总和为1，相当于概率值。

小陈要加油！·2022-12-04 13:45

Softmax和Sigmoid函数的区别

sigmoid函数用于多标签问题，选取多个标签作为正确答案，它是将任意值归一化为[0-1]之间，并不是不同概率之间的相互关联，且由于远离0的部分梯度较小，容易出现梯度消失现象Softmax函数用于多分类问题

ciki_tang·2022-12-04 13:42

SVM 用于将数据分类为两分类或多分类（Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1DAGsvm2.2SVMtrial3Matlab代码实现4参考文献1概述本文旨在帮助可视化学习的分类器，在训练非线性C-SVM以将二维数据（2个特征）分类为2个或更多类时。C=Inf给出硬边距分类器，而C0.5*(x(:,

荔枝科研社·2022-12-04 11:00

机器学习 6节用logistic回归解决二分类

机器学习文章目录机器学习6-1分类6-2假设陈述6-3决策界限6-4代价函数6-5简化代价函数与梯度下降6-6高级优化6-7多分类：一对多6-1分类预测离散值y的分类问题可以使用logistic回归算法正类

小丁今天学机器学习了吗·2022-12-04 11:17

机器学习算法理论与实践——Logistic回归

文章目录一、基本思想二、数学推导1.二分类2.多分类（1）一对一（2）一对其余（3）多对多三、sklearn包中的LogisticRegression1.参数解释2.属性解释3.方法解释四、实例1.数据来源

Magic 杨·2022-12-04 10:14

sklearn学习之：（4）PCA降维算法 + SVM 的分类算法（SVC）

简介使用sklearn机器学习库中的SVM（支持向量机）算法中的SVC（支持向量机分类算法）来实现人脸多分类人脸数据集是sklearn内置的人脸数据库首先使用原数据库直接建立模型进行分类测试使用PCA降维算法进

暖仔会飞·2022-12-04 07:37

21个项目玩转深度学习-第一章（1）

1>one_hot=Trueone_hot=True表示的是，其构造的n维数组，其中只有一个元素为1，其余元素全为0的数组形如（0，1，0，0，0，0，0，0，0，0）使用onehot的直接原因是现在多分类

寒武纪元·2022-12-04 04:19

pytorch基础（四）- 神经网络与全连接

目录LogisticRegression交叉熵多分类问题全连接层激活函数与GPU加速不同激活函数GPU加速模型测试Visdom可视化介绍安装visdom画一条线visdom画多条线visdom直接展示tensor

sherryhwang·2022-12-04 02:03

基于cifar-10数据集进行深度学习练手

本文基于cifar-10进行多分类网络架构的研究，将从激活函数、网络主干、数据增强等方面进行对比实验。

ng_T·2022-12-04 00:55

boosting族算法手册，从Boosting到XGBoost, LightGBM, Catboost

CART）1.1CART回归基本原理二、提升算法（Boosting）1.AdaBoosting三.梯度提升算法（GradientBoosting）1.GBDT回归算法2.GBDT二分类算法3.GBDT多分类算法四

RicardoOzZ·2022-12-04 00:45

pytorch——使用VGG-16实现cifar-10多分类，准确率90.97%

文章目录一、前言二、VGG-16网络介绍三、VGG-16网络搭建与训练3.1网络结构搭建3.2模型训练3.3训练结果四、总结一、前言刚入门卷积神经网络，在cifar-10数据集上复现了LeNet、AlexNet和VGG-16网络，发现VGG-16网络分类准确率最高，之后以VGG-16网络为基础疯狂调参，最终达到了90.97%的准确率。（继续进行玄学调参，可以更高）二、VGG-16网络介绍VGGNe

| 清风、·2022-12-04 00:37

Pytorch深度学习实践第九讲多分类问题

B站刘二大人传送门多分类问题本节使用的数据集是mnist数据集，可根据代码下载，也可自行下载，我开始运行代码下载总是中断，应该是网络问题，看有些同学下了几十次才成功，我试了几次不行就自己百度下载了。

改什么都是已存在？·2022-12-03 16:56

pytorch09实践（刘二大人）

今天跟着刘老师继续学习pytorch第九节课，这节课主要将的是多分类问题，而刘老师在课件中举的例子是MNIST数字手写体识别这个入门但是很经典的数据集。

chenzeyu940717·2022-12-03 16:42

刘二第九节，多分类问题

上图是多输入的二分类问题，yheat输出的p是y等于以的概率，所以1-p就是y等于0的概率，关于图像：灰度图是一个单通道的图像，而彩色的图像分为r,g,b三个通道此例为一个通道的灰度图像transforms.Compose()函数_马鹏森的博客-CSDN博客_transforms.composepytorch中transforms.Compose()函数_岁月神偷小拳拳的博客-CSDN博客_tra

不会代码是小白·2022-12-03 16:39

机器学习7更多关于k近邻算法的思考

文章目录一、一些总结1、缺点1：2、优化:3、缺点2：4、缺点3：5、缺点4：二、机器学习流程回顾一、一些总结k近邻算法是一个解决分类问题的算法，天然可以解决多分类问题；不仅如此，k近邻算法还可以解决回归问题

淅淅同学·2022-12-03 16:56

西瓜书——支持向量机

利用某些支持向量机所构成的“超平面”(即分割平面)，利用“超平面”将样本点切割开来是一种有监督的机器学习，二分类问题特点：可用于分类和预测，但不适合大样本的分类或预测支持向量机是针对二分类任务设计的，对多分类任务要进行专门的推广对于低维不可分的空间转换为高维的线性可分空间

扬风笔记·2022-12-03 14:31

多层感知机（MLP）

多层感知机（MLP）文章目录多层感知机（MLP）线性函数激活函数1.为什么要使用激活函数2.激活函数需要具备的性质:3.常用的激活函数ReLUsigmoidtanh多层感知机隐藏层单隐藏层多分类问题Softmax

龟思·2022-12-03 00:03

tensorflow 计数器 tf.bincount() tf.count_nonzero() tf.unique_with_counts()

如果是两分类的话（0/1），直接使用tf.count_nonzero()函数即可；如果是多分类，那么就需要使用tf.bincount()或者tf.unique_with_counts()。

壮如山的汉子·2022-12-02 22:50

神经网络：全连接神经网络（单层结构）

而在神经网络解决多分类问题时，便是通过softmax函数，将每个样本的输出值转换为一个概率值，比较概率值的大小，实现多分类问题的求解。

如厮__·2022-12-02 18:42

NLP分类任务中的损失函数的选择

一、单标签分类任务单标签分类任务很简单，就是一个样本只有一个标签；进一步，根据类别的多少可以分为二分类和多分类。

colourmind·2022-12-02 17:19

机器学习之支持向量机,SVM与LR(逻辑回归)的区别?

SVM可以用于解决二分类或者多分类问题，此处以二分类为例。S

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-12-02 16:58

机器学习初探：（五）逻辑回归之多分类

（五）逻辑回归-多分类图片出处文章目录（五）逻辑回归-多分类逻辑回归多分类（One-vs-alllogisticregression）逻辑回归的一般流程逻辑回归多分类实例小结参考资料在机器学习初探：（四

黑洞拿铁·2022-12-02 16:58

每天五分钟机器学习：对于分类问题，支持向量机和逻辑回归哪个好

本文重点支持向量机可以解决二分类的问题，但是支持向量机如何解决多分类的问题？支持向量机可以解决分类问题，逻辑回归可以解决分类问题，神经网络可以解决分类问题，这些方法该如何选择呢？

幻风_huanfeng·2022-12-02 16:27

逻辑回归和支持向量机的分类比较 python

逻辑回归和支持向量机都是机器学习中的二分类算法，却都可以拓展为多分类，程序中SVM采用了多项式核。#!

Luzichang·2022-12-02 16:27

深度学习分类任务常用评估指标——总结（重点）

一、分类模型指标1准确率和错误率（该指标评价的前提样本分布平衡）准确率和错误率既可用于二分类也可用于多分类：下述公式是准确率、错误率针对二分类情况时候的计算公式1.1准确率（该指标评价的前提样本分布平衡

TravelingLight77·2022-12-02 15:19

accuracy_score函数

在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。在multilabel（多标签问题）分类中，该函数会返回子集的准确率。

千梦千微雨·2022-12-02 13:30

python多分类画混淆矩阵_Scikit-learn中的决策树分类器简介

很多文章介绍过决策树及其它的作用(如下链接)。•https://medium.com/swlh/decision-tree-classification-de64fc4d5aac•https://towardsdatascience.com/the-basics-decision-tree-classifiers-b0d20394eaeb•https://medium.com/@borcandum

weixin_39620370·2022-12-02 12:20

论文图片绘制 Python绘制多分类混淆矩阵及可视化(颜色随正确率渐变)

论文图片绘制Python绘制duofenlei混淆矩阵及可视化(颜色随正确率渐变)需求论文中对多分类评价需要混淆矩阵已获得，需要可视化给出数据混淆矩阵的定义以及如何读图不再描述，这里仅给出绘制方法给出数据

段云oO·2022-12-02 12:44

机器学习实验 - 支持向量机SVM

（2）基于多分类数据集，使用pandas

qq_41626672·2022-12-02 00:48

深度学习 | (2) 二分类、多分类与多标签分类的区别与损失函数

目录1.基本概念2.2分类问题2.多分类问题3.多标签分类问题参考文章1.基本概念2分类分类任务有两个类别，每个样本属于两个类别中的一个，标签0/1.比如：训练一个图像分类器，判断一张输入图片是否是猫。

CoreJT·2022-12-01 22:29

二分类、多分类和多标签分类

1.基本概念二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多个类别,比如对一堆水果图片分类,它们可能是橘子、苹果、梨等.多类分类是假设每个样本都被设置了

Good@dz·2022-12-01 22:58

单标签与多标签；单分类与多分类

然后在单标签内有二分类和多分类。

Wayback_·2022-12-01 22:27

二分类、多分类、多标签分类等

分类一般分为三种情况：二分类、多分类和多标签分类。

丿一丨·2022-12-01 22:24

周志华机器学习总结

Lecture3线性模型基本形式一般向量形式:优点:线性回归广义线性模型对数几率回归由对数几率函数确定$\boldsymbol{\omega}$和$b$线性判别分析(LDA)思想求解多分类任务多分类问题基本形式一般向量形式

夜夜0810·2022-12-01 20:19

支持向量机（SVM）详解（三）

本文将介绍支持向量机常用核函数、支持向量机解决多分类问题方法，以及支持向量机解决实际问题的一些经验。

DeepGeGe·2022-12-01 19:40

【机器学习之逻辑回归】sklearn+python逻辑回归详解

其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练

Sciengineer-Mike·2022-12-01 19:24

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Restoring from checkpoint failed. This

背景：今天使用bertfinetuning的方式进行文本多分类任务时候，遇到一个报错，记录一下tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError

JieFeiLau·2022-12-01 17:02

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