ga-elm多分类

log_softmax与softmax

SoftmaxSoftmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到(0,1)范围内，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。
北在哪·2022-11-30 20:11

（Matlab）深度置信网络DBN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、随机划分训练集、测试集数据（8：2，根据需要自己设定）3、DBN多分类训练及测试4、识别结果可视化(混淆矩阵、热力图)（提供可用程序、数据可自行修改）
m0_52881116·2022-11-30 19:44

（Matlab）PNN多分类识别、混淆可视化（可做算法对比）

1、多分类数据(m个数据特征值，n个类别)2、随机划分训练集、测试集数据（8：2，根据需要自己设定）3、PNN多分类训练及测试4、识别结果可视化(混淆矩阵、热力图)
m0_52881116·2022-11-30 19:14

【机器学习基础】朴素贝叶斯的算法实现

概要朴素贝叶斯算法是一种适用于二分类和多分类分类问题的「分类算法」。在贝叶斯概率框架下，通过相应推导得知，「期望风险最小化等价于后验概率最大化」。
风度78·2022-11-30 19:12

（Matlab）SSA（麻雀搜索）优化PNN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、随机划分训练集、测试集数据（8：2，根据需要自己设定）3、SSAPNN多分类训练及测试4、单参数寻优过程展示5、识别结果可视化(混淆矩阵、热力图)
m0_52881116·2022-11-30 19:40

6-2-多层感知器（多输出多分类）- 可供参考

'''多层感知器（多分类）神经网络本质：对输入的值做了复杂的加权和非线性处理后输出的一个值，并通过Softmax层将这个输出值变为概率分布。'''
nutron-ma·2022-11-30 17:27

Matlab画混淆矩阵（多分类）

在神经网络和机器学习的结果分析中，常常会用混淆矩阵和ROC曲线来分析识别/分类结果的好坏，而且论文中也经常出现这种图。对于卷积神经网络来说画混淆矩阵很简单，要用到函数plotconfusion，格式为plotconfusion（实际标签，预测标签），画出来是这样的：实际标签是我们提前就知道的，预测标签在神经网络训练并测试后会得到。对于支持向量机来说如何画混淆矩阵呢？其实也很简单，只不过网上很少有代
风の海·2022-11-30 13:08

常见的多类别分类模型

今天给大家介绍两个多分类任务中的经典网络模型LeNet5和AlexNet。内容源来自“有三AI”，感兴趣的读者可以关注公众号“有三AI”。
⒈顆糖果!·2022-11-30 13:21

2022112 多分类、多属性任务训练

1、基于mmcls的车辆属性识别_不知所措的渣渣辉的博客-CSDN博客_mmcls车辆属性识别GitHub-GoblinsWang/mmcls_car_attribute_recognition:该项目主要是利用openmmlab的mmcls框架，对车辆属性进行识别，数据集为VeRi车辆数据集（里面标注有车辆颜色和车型）。2、行人属性识别，PA100K_CV-deeplearning的博客-CSD
AI-sqG·2022-11-30 13:16

神经网络基本原理简明教程之多入多出单层神经网络-线性多分类

一.线性多分类问题1提出问题我们解决了公元前的楚汉相争的问题，现在看一下公元220年前后的三国问题。
JZJZY·2022-11-30 12:29

PyTorch学习（九）--Softmax Classifier

3、多分类问题，标签y的类型是LongTen
just kidding°·2022-11-30 12:29

PyTorch深度学习实践（b站刘二大人）P9讲 多分类问题 Softmax Classifier

使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.2.Lossfunction-CrossEntropy
努力学习的朱朱·2022-11-30 12:58

《PyTorch深度学习实践》Lecture_09 多分类问题 Softmax Classifier

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_09重点回顾+代码复现Lecture_09多分类问题SoftmaxClassifier一、重点回顾（一）SoftmaxLayer通过softmax
　木夕敢敢·2022-11-30 12:27

PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器

这一讲介绍多分类问题如何解决，一般会用到SoftMax分类器。
双木的木·2022-11-30 12:27

神经网络和深度学习-多分类问题Softmax Classifier

多分类问题SoftmaxClassifier在之前做糖尿病数据集的时候做的二分类问题，因为只有两类，所以只需要输出一个概率值，另一个概率值用1去减去就可以得到实际上在大多数数据集中是在处理一个多分类问题
Ricardo_PING_·2022-11-30 12:57

机器学习主要类型（一）：监督学习

机器学习主要类型（一）：监督学习SupervisedLearning1.1分类1.1.1二分类（类别标签y∈{-1，+1}或{0,1}）1.1.2多分类（分类的类别数C大于2，通常需要多个线性判别函数）
ling零零零·2022-11-30 11:28

从理论和Pytorch代码 一步步了解RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络+EmBedding层通俗理解

初学简单的线性模型代码实操第二篇Pytorch实现逻辑斯蒂回归模型代码实操第三篇Pytorch实现多特征输入的分类模型代码实操第四篇Pytorch实现Dataset数据集导入必要性解释及代码实操第五篇Pytorch实现多分类问题样例解释通俗易懂新手必看第六篇
GDUT 小胖鱼·2022-11-30 10:03

关系抽取（二）远程监督方法总结

训练过程1.2.1数据标注方法1.2.2训练方法1.3测试过程1.4思考1.5总结2.PCNN2.1介绍2.2模型结构2.2.1文本特征表示2.2.2卷积2.2.3分段最大池化2.2.4softmax多分类
满腹的小不甘_静静·2022-11-30 06:21

医学图像多分类的评价指标（包括混淆矩阵，metrics.classification_report等）

最近在做一个四分类的医学图像分类，记录下到处凑来的分类效果评价指标吧：y_true,y_pred,outProb都是列表发现了一个问题：metrics.classification_report不会打出多分类的特异度
aajianga·2022-11-30 01:17

svm

SVM的推导、特点、优缺点、多分类问题及应用作者：keeprederSVM有如下主要几个特点：(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；(2)对特征空间划分的最优超平面是
unshaven111·2022-11-29 22:55

机器学习 - - - LR和SVM的联系与区别？

解析一LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题）区别：1、LR是参数模型，svm是非参数模型，linear和rbf则是针对数据线性可分和不可分的区别
julyedu_7·2022-11-29 21:40

日常学习记录——近期明确或需要明确的概念

（20220522补充，nb应该是number的意思）2多标签和多分类之前一直将多标签和多分类问题给搞混了，所以做决策树分类的时候总觉得哪里不对，最近才明白一个数据集里面有多种标签的数据且每一个样本
锂盐块呀·2022-11-29 15:59

机器学习期中复习

0.概念性质分类：定性（离散）二分类：仅正例与负例两种多分类：多种结果回归：定量（连续）是否存在标记数据有监督学习-有标记数据的训练无监督学习-无标记数据的训练半监督学习-使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据
量子波动补题·2022-11-29 14:49

PyTorch学习笔记-Non-linear Activations与Linear Layers

有深度学习基础的同学应该知道最常用的非线性激活函数就是ReLU和Sigmoid函数，多分类问题会在输出层使用Softmax函数。
柃歌·2022-11-29 11:15

机器学习——集成学习

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，也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。对于弱学习器，集成学习可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。
我要做知识的海绵·2022-11-29 11:36

吴恩达机器学习ex3 python实现

多分类这个部分需要你实现手写数字（0到9）的识别。你需要扩展之前的逻辑回归，并将其应用于一对多的分类。
枸杞仙人·2022-11-29 08:03

吴恩达机器学习ex3:逻辑回归解决多分类

用逻辑回归解决多分类多分类实际上就是二分类的拓展,需要训练多个分类器,最终选取分类出来概率最高的那个分类器就是预测结果。
SumFunction·2022-11-29 08:03

吴恩达《机器学习》课后测试Ex3：一对多分类（详细Python代码注解）

基于吴恩达《机器学习》课程参考黄海广的笔记对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对多的分类。让我们开始加载数据集。注意这里用y=10代表数字0。ex3data1.mat是一个MATLAB格式文件，其中包含5000个20*20像素的手写字体图像，以及他对应的数字。用Python读取我们需要使用SciPy。importmatp
Mengo_x·2022-11-29 08:23

【吴恩达机器学习】Week4 编程作业ex3——多分类任务和神经网络

Multi-classClassification1.数据预处理和可视化dispalyData.mfunction[h,display_array]=displayData(X,example_width)%DISPLAYDATADisplay2Ddatainanicegrid%[h,display_array]=DISPLAYDATA(X,example_width)displays2Ddata
辰阳星宇·2022-11-29 08:51

吴恩达机器学习ex3

第一部分多分类问题题目介绍：使用逻辑回归识别0到9的手写数字数据集：5000个手写数字的训练样本，每一个训练样本都是20像素×20像素的灰度图像的数字，每个像素由一个表示该位置灰度强度的点编号表示，这个
叶锦小兴·2022-11-29 08:50

【吴恩达】机器学习作业-ex3data1/weights-神经网络正向(Python)

一.前言这篇主要是用神经网络来预测手写数据集，用的数据还是多分类逻辑回归的数据，这次多填了一个ex3weight.mat文件，有5000个样本，400列特征值二.代码解析1.导入包这里的包和多分类逻辑回归中所用到的相同
calmdownn·2022-11-29 08:17

【吴恩达】机器学习作业 ex3data1 -- 多分类逻辑回归（Python）

一.前言本次是多分类逻辑回归的代码，主题是让你预测5000个手写数字对应的真正数字，每张图片有400个特征值，可以用20*20的方阵表示出来，一共5000行数据，此次的数据集是.mat类型，和以往的txt
calmdownn·2022-11-29 08:47

python包sklearn中模型的评价

模型的评价很多，对于多分类模型，如准确率、精准率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC值等而回归问题应该采用其他合适的评估指标，例如最常用的MSE值、r2等。
qq_27390023·2022-11-29 01:58

朴素贝叶斯分类算法详解与Python实现

目录一、贝叶斯决策论二、朴素贝叶斯三、Python实现一、贝叶斯决策论  对于一个多分类任务，假设有标签y={y1,y2,...,yn}y=\{y_1,y_2,...,y_n\}y={y1,y2,...
qq_43116030·2022-11-28 22:17

机器学习中的损失函数（交叉熵损失、Hinge loss）

损失函数文章目录损失函数1交叉熵损失1.1从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的MLE机器学习中的MLE交叉熵损失1.2多分类的交叉熵损失函数1.3比较2.Hingeloss铰链损失1交叉熵损失1.1从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的
petSym·2022-11-28 22:45

机器学习 [交叉熵损失函数]

此时表达式为：其中：y——表示样本的label，正类为1，负类为0p——表示样本预测为正的概率多分类多分类的情况实际上就是对二分类的扩展：其中：M——类别的数量；y——指示变量（0或1）,如果该类别和样本的类别相同就是
gukedream·2022-11-28 22:41

从0开始的cifar100数据集实战

这个数据集中有100个类，每个类中有600张图片，这是一个典型的多分类问题。
DreamXY12·2022-11-28 21:33

PyTorch图像分割模型——多类别图像分割数据集制作

上一篇文章中，主要介绍了使用segmentation_models_pytorch库进行UNet++模型训练，我们使用的数据集是已经标注好的CamVid数据集，但在实际应用中，我们需要标注自己的多分类图像分割数据集
姜饼饼·2022-11-28 20:36

Logistic回归分析简介

1．应用范围：①适用于流行病学资料的危险因素分析②实验室中药物的剂量-反应关系③临床试验评价④疾病的预后因素分析2．Logistic回归的分类：①按因变量的资料类型分：二分类多分类其中二分较为常用②按研究方法分
weixin_34310785·2022-11-28 19:01

神经网络与深度学习：分类问题

分类问题1.逻辑回归1.1广义线性回归1.2逻辑回归1.3交叉熵损失函数2.线性分类器3.多分类问题3.1独热编码3.2softmax()函数3.3多分类交叉熵损失函数1.逻辑回归1.1广义线性回归分类问题
Twinkle1231·2022-11-28 13:59

机器学习笔记1-逻辑回归

机器学习笔记1-逻辑回归入门示例1.模型训练2.数据和模型可视化3.预测新样本算法实战1.数据的导入和查看2.利用逻辑回归模型在二分类上进行训练和预测3.利用逻辑回归模型在三分类(多分类)上进行训练和预测逻辑回归模型原理入门示例
wzygio1·2022-11-28 10:43

降维方法-LDA线性判别分析

降维-LDA线性判别分析【机器学习】LDA线性判别分析1.LDA的基本思想2.LDA求解方法3.将LDA推广到多分类4.LDA算法流程5.LDA和PCA对比【附录1】瑞利商与广义瑞利商线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis
王爷的大房子·2022-11-28 08:33

机器学习：线性模型-线性判别分析LDA（附代码实现）

如下图：二分类任务算法分析：推广到多分类任务：多分类任务中类间散度矩阵推导：（x平均为所有样本的平均，xi平均为第i类样本的平均，c为类别数，Ni为第i类样本数）其中：代
supercolar·2022-11-28 08:33

使用线性判别分析(LDA)进行特征降维

使用线性判别分析降维降维的目的降维需求与维度控制线性判别分析(LDA)LDA的原理使用LDA处理二分类问题使用LDA处理多分类问题LDA的实现降维效果的评价降维的目的特征选择的目的是筛选出最为重要，最为关键的特征
唐犁·2022-11-28 08:30

【学习笔记】《Python深度学习》第三章：神经网络入门

2.1Keras、TensorFlow、Theano和CNTK2.2使用Keras开发3电影评论分类：二分类问题3.1IMDB数据集3.2准备数据3.3构建网络3.4方法验证3.5生成预测结果3.6小结4新闻分类：多分类问题
Schanappi·2022-11-28 08:25

sklearn(二)计算auc:使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类的auc

写在前面：sklearn计算auc(一):使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算二分类的auc1.sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类
凝眸伏笔·2022-11-28 08:48

深度学习09——多分类问题

目录1.手写数字识别的多分类问题1.1Softmax1.2交叉熵损失1.2.1numpy计算交叉熵1.2.2PyTorch计算交叉熵1.2.3Mini-Batch交叉熵计算2.手写数字识别实战2.1导入库
Top Secret·2022-11-28 07:01

CNN笔记

原创CNN笔记：通俗理解卷积神经网络2016-07-0222:14:50v_JULY_v阅读数259238更多分类专栏：30.MachineL&DeepLearning机器学习十大算法系列1前言2012
安安csdn·2022-11-28 05:20

基于keras采用LSTM实现多标签文本分类（一）

多标签和多分类的区别1.多标签即一条语句可能有多个类别划分。例如，这个酸菜鱼又酸又辣。属于酸和辣两个标签。
。。。。。。400·2022-11-27 22:36

《机器学习》周志华--第7章贝叶斯分类器。笔记+习题

将由结果推原因转化为由原因推结果适用于多分类任务目标：寻找一种分类器，使错分类率最小化/精度最大化这章有点儿乱，不知道怎么总结7.1贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理
汪呀呀呀呀呀呀呀·2022-11-27 21:43
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