ga-elm多分类

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

机器学习：朴素贝叶斯算法的优缺点

对小规模的数据表现良好，能够处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超过内存时，可以逐批地去增量训练。对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。
Zen of Data Analysis·2022-11-27 13:35

sklearn神经网络，进行多分类，数字识别(代码详解版）

fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportmatplotlib.pyplotasplt#测试集，画图对
加林so cool·2022-11-27 11:07

多分类f1分数_【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1

文章来自：一个宝藏微信公众号【机器学习炼丹术】基本概念首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal,TP,FP,TN,FNTP:truepositive。预测是正确的正样本FP:falsepositive。预测是错误的正样本TN：truenegative。预测是正确的负样本FP:falsepositive。预测是错误的负样本通常我们会做出这样的一个混淆矩阵：左边的p
June hello·2022-11-27 10:16

二分类器的常用评价指标

这个模型既可以是人工设定的某些规则的集合，也可以是通过机器学习得到的分类模型，根据类别多少，有二分类器和多分类器之别。
STMHYQ·2022-11-27 10:43

多分类中TP/TN/FP/FN的计算

TP:TruePositiveFN:FalseNegativeFP:FalsePositiveTN:TrueNegative二分类任务中的TP/TN/FP/FN容易理解和求取，但实际中常常需要通过求多分类任务中某类别的
Hello_Chan·2022-11-27 10:43

学习笔记三：MLP基本原理、矩阵求导术推反向传播、激活函数、Xavier

文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1感知机模型及其局限性1.2BP神经网络基本原理1.3softmax多分类、求导1.4二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5为什么要用激活函数？
神洛华·2022-11-27 10:24

学习笔记三：深度学习DNN

文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1感知机模型及其局限性1.2BP神经网络基本原理1.3softmax多分类、求导1.4二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5为什么要用激活函数？
读书不觉已春深！·2022-11-27 10:21

kerase深度学习笔记（二）机器学习流程

是二分类问题、多分类问题、标量回归问题、向量回归问题，还是多分类、多标签问题？或者是其他问题，比如聚类、生成或强化学习？确定问题类型有助于你选择模型架构、损失函数等。
Jack ShuAi·2022-11-27 09:01

学习笔记-基于keras实现基于 fasttext 的 IMDB 数据集的文本分类

1、fasttext核心思想fastText的核心思想就是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。
光头小黑·2022-11-27 08:32

机器学习实战教程（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄

原文链接：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_11_regression_1.html一、前言前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测
圆方圆PYTHON学院·2022-11-27 07:49

SVM多分类应用——基于支持向量机的两组分混合气体四分类定性识别

基于支持向量机的两组分混合气体四分类定性识别支持向量机支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它的特征是找出一种分割超平面做到分类的间隔最大化，其中超平面即为将数据分成两类的边界，支持向量则是距离这个超明面距离最近的点的坐标，间距为支持向量到超平面距离的二倍。这种分类方式使它在线性分类中有别于感知机模型。支持向量机学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。支持向量机学习模型的核心是核函数，选择一个适合模
土豆哪里去挖？？·2022-11-27 05:07

matlab 使用svm进行分类含实例代码（适用于二分类和多分类）

matlab使用svm进行分类（适用于二分类和多分类1.简单二分类2.多分类（不调用工具箱）3.多分类(调用libsvm工具箱)1.简单二分类clear,clc%%二分类%训练数据20×2,20行代表20
王延凯的博客·2022-11-27 05:05

Tensorflow 神经网络 二分类 多分类 输出层网络结构 与loss计算的from_logits设置

针对二分类问题，最后一层的输出可以采用不同的设置方式，关键取决于目标值y_target的数据处理形式。目录目标输出（0or1）方案一方案二from_logits设置结果比较方案一方案二无概率处理结果目标输出one_hot编码（10or01）目标输出（0or1）如果y_target处理成（N,1）格式，即布尔型格式（但本质应该还是整型）最后一层的网络结构，采用1个神经元的全连接网络：方案一tf.ke
老光头_ME2CS·2022-11-27 04:42

pytorch-多分类 、 全连接层

多分类importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets
青灯有味是儿时·2022-11-27 02:56

pytorch简单神经网络搭建和训练实例

文章目录1.背景2.数据格式转换3.网络搭建4.模型训练5.预测6.总结1.背景使用pytorch的框架搭建一个简单多分类神经网络模型，解决水果分类问题。
Bernard.Dong·2022-11-27 02:55
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