ga-elm多分类

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

李宏毅机器学习笔记——概述与介绍

介绍及概述笔记机器学习机器学习介绍机器学习流程学习总览监督学习回归Regression分类Classification二元分类多分类半监督学习、迁移学习无监督学习结构化学习强化学习机器学习机器学习介绍人工智能是目标
Brandon1017·2022-11-27 02:30

机器学习之深度学习 二分类、多分类、多标签分类、多任务分类

多任务学习可以运用到许多的场景。首先，多任务学习可以学到多个任务的共享表示，这个共享表示具有较强的抽象能力，能够适应多个不同但相关的目标，通常可以使主任务获取更好的泛化能力。此外，由于使用了共享表示，多个任务同时经行预测时，减少了数据来源的数量，以及整体模型参数的规模，使预测更加搞效。在多个领域中，可以利用多任务学习来提高效果或者性能，比如垃圾邮件过滤、网页检索、自然语言处理、图像识别、语音识别等
醉公子～·2022-11-27 02:23

基于CNN的垃圾分类识别系统

首先看下效果：这里的垃圾总分类一共有40个类别，也就是多分类任务，各垃
Together_CZ·2022-11-26 21:39

《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 3 新闻分类：多分类问题

文章目录路透社数据集3-12加载数据集3-13将索引解码为新闻文本3-14编码数据数据向量化标签向量化3-15多分类模型定义3-16编译模型3-17验证方法3-21使用更少的训练步数来训练神经网络将所得结果与完全随机的分类器结果对比
FeverTwice·2022-11-26 18:25

卷积神经网络做回归预测,卷积神经网络推导过程

是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的BP算法,参考微积分链式求导法则.结束..可以追问的~~谷歌人工智能写作项目：小发猫2、如何对CNN网络的卷积层进行反向传播在多分类中
普通网友·2022-11-26 12:57

第三章 Python数据预处理

例如，许多分类器通过欧几里得距离计算两点之间的距离。如果其中一个
IntelligentRS·2022-11-26 11:56

sklearn.metrics模块重要API总结（持续更新）

目录前言各类指标分类指标（Classificationmetrics）Precision-Recall系列二分类多分类多标签分类sklearn.metrics.accuracy_scoresklearn.metrics.aucaverage_precision_score
November丶Chopin·2022-11-26 08:42

Datawhale 零基础入门数据挖掘- 赛题理解

Datawhale零基础入门数据挖掘-赛题理解Task1赛题理解Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第五场——零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛。
weixin_46435816·2022-11-26 08:45

数据挖掘天池竞赛——心电图心跳信号多分类预测Task1赛题理解

心电图心跳信号多分类预测11、赛题理解1.1赛题概括1.2数据概括1.3预测指标2、多分类评价指标2.1多分类转化为2vs2问题来评价2.1.1Macro——宏平均2.1.2Micro——微平均2.1.3weighted
珞沫·2022-11-26 08:14

数据挖掘天池竞赛——心电图心跳信号多分类预测Task2数据分析

数据分析1、EDA目标2、内容介绍3、代码实践3.1载入各种库3.2加载训练集和测试集3.3初看数据3.5数据总览3.6判断数据缺失和异常3.7预测值分布1、EDA目标EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数
珞沫·2022-11-26 08:14

数据挖掘天池竞赛——心电图心跳信号多分类预测Task3特征工程

特征过程详细部分，后续再补记录代码部分#导包importpandasaspdimportnumpyasnpimporttsfreshastsffromtsfreshimportextract_features,select_featuresfromtsfresh.utilities.dataframe_functionsimportimpute数据之前已经导入过#对心电特征进行行转列处理，同时为每
珞沫·2022-11-26 08:14

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task1 赛题理解

Task1赛题理解由于是刚刚涉及数据挖掘，所以个人理解部分会有很多纰漏，望指正Task1赛题理解Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第五场——零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛
沧浪之水、·2022-11-26 08:12

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task2 数据分析

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析赛题：心电图心跳信号多分类预测2.1EDA目标EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用
沧浪之水、·2022-11-26 08:12

天池比赛数据挖掘心电图赛题理解与提交一个简单的结果

天池数据挖掘心电图比赛理解数据下载地址——>点这里下载关于赛题赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题
黎明之道·2022-11-26 08:10

心电图心跳信号多分类预测（一）

数据读取1.3.2分类指标计算示例2.baseline2.1导入第三方包2.2读取数据2.3.数据预处理2.4.训练数据/测试数据准备2.5.模型训练2.6.预测结果1.赛题理解Tip:心电图心跳信号多分类预测挑战赛
疯子书生z·2022-11-26 08:06

（2021年3月）Datawhale数据挖掘挑战赛TASK0 赛题理解

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task0赛题理解Task0赛题理解Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第五场——零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛。
林立可·2022-11-26 08:34

【数据挖掘】心跳信号分类预测 之 赛题理解 —— 学习笔记（一）

1.3.1导入依赖1.3.2读取数据1.3.3数据预处理1.3.4准备训练1.3.5处理提交1.4后话一、赛题理解本赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第五场——零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛
何处闻韶·2022-11-26 08:04

Task01赛题理解_零心跳信号分类预测

赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。
qq_36818174·2022-11-26 08:03

零基础入门数据挖掘

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task1赛题理解Task1赛题理解Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第五场——零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛。
王小若愚·2022-11-26 08:02

天池大赛-心跳信号分类预测：赛题理解与baseline解析

赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。
Felixy_97·2022-11-26 07:58

【天池竞赛】心跳数据挖掘

赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。
Torture_L·2022-11-26 07:26

《PyTorch深度学习实践》第9讲

#直接复制到编译器里面看就行#视频配套：09.多分类问题_哔哩哔哩_bilibiliimporttorchimporttimestart_time=time.time()#为了计算和gpu计算时的差距，
爱吃橘子的小旭旭·2022-11-26 05:32

支持向量机SVM介绍以及MATLAB实现

文章目录一、介绍二、支持向量机分类基本原理2.1线性可分SVM2.2线性不可分SVM2.3多分类问题2.3.1一对一（ovo）2.3.2一对多（ovr）2.3.2ovo和ovr区别三、MATLAB实现libsvm
爱听雨的犬猫·2022-11-26 02:46

MATLAB 支持向量机（SVM）

MATLAB支持向量机（SVM）详细解释（含代码）基础线性可分最大间隔超平面SVM分类基本代码和工具二分类线性非线性多分类详细解释基础线性可分简单来讲就是如何将两个数据用点、直线、平面分开。。。。。
決决·2022-11-26 02:07

Python手撸机器学习系列（二）：逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）(附Python实现坐标点分类及鸢尾花分类)

1.2.1极大似然估计求目标函数1.3求解二、代码实现2.1平面坐标点的分类2.2鸢尾花分类三、联系方式一、原理1.1将回归变为分类逻辑斯蒂回归是一个经典的二分类模型，它的精髓在于用线性回归做二分类（或多分类
锌a·2022-11-26 02:21

机器学习基础----基于吴恩达机器学习课程的笔记

监督学习与无监督学习二、回归问题一、函数模型----线性回归二、算法模型（一）梯度下降算法（二）正规方程法三、分类问题先从二分类开始（0或1）：一、函数模型----Logistic回归二、算法模型（一）梯度下降算法多分类
W.xyz·2022-11-25 22:07

python卷积神经网络回归预测_回归[keras]的一维卷积神经网络,做

在上一篇博客里我介绍了如何利用keras对一个给定的数据集来完成多分类任务。100%的分类准确度验证了分类模型的可行性和数据集的准确度。在这篇博客当中我将利用一个稍加修改的数据集来完成线性回归任务。
weixin_39713805·2022-11-25 21:40

基于matlab的svdd多分类程序,SVDD算法程序解释的问题？

functionW=svdd(a,fracrej,sigma)%Firstsetuptheparametersifnargin2)%ifnoboundontheoutliererrorisgiven,weiflength(fracrej)~=length(signlab)error('ThelengthofCisnotfitting.');endC=fracrej;elseif(length(fr
weixin_39886205·2022-11-25 20:21

隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试

一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。
微服务 spring cloud·2022-11-25 20:16

解析ROC曲线绘制(python+sklearn+多分类)

目录ROC曲线绘制要点（仅记录）提取数据（标签值和模型预测值）多分类的ROC曲线画出来并不难ROC曲线绘制要点（仅记录）1、ROC用于度量模型性能2、用于二分类问题，如若遇到多分类也以二分类的思想进行操作
·2022-11-25 18:47

LightGBM原理与参数

与模型复杂度直接相关(leaf-wise)num_iterations迭代次数num_iterations,num_round,num_boost_round,num_trees,num_tree对于多分类问题
dzzxjl·2022-11-25 17:16

利用sklearn库决策树模型对iris数据多分类并进行评估

1.导入所需要的库fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_iris2.加载iris数据iris=load_iris()x,y=iris.data,iris.target在这里我们输出前十行的iris.data看看print(x[:10,:])3.使用sklearn库对iris数据集进行乱序
派大星的猪宝宝·2022-11-25 17:13

Pytorch中损失函数 NLLLOSS 和 CROSSENTROPYLOSS 的区别

NLLLOSS是negativeloglikelihoodloss负对数似然损失函数，CROSSENTROPYLOSS是交叉熵损失函数，它们都是用于多分类任务的损失函数，正如我在笔记中提到的，它们实际上是一样的
cnhwl·2022-11-25 14:42

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

NLLLoss负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含NNN个样本的batch数据D(x,y)D(x,y)D(x,y)，xxx是神经网络的输出，进行了归一化和对数化处理。
旺旺棒棒冰·2022-11-25 14:42

李宏毅机器学习-

回归：函数的输出是一个数值如：输入历史比特币价格预测未来比特币价格分类：输出为类别，根据类总数不同有二分类和多分类在分类中需要选择模型，最简单的有线性模型，其次有DL、SVM等非线性模型结构化学习：输出是有结构的
超级虚空·2022-11-25 12:18
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