ga-elm多分类第33页

2022年6月，海尔集团提前批算法岗面试题5道｜含解析

问题1：介绍一下CELoss公式CELoss就是交叉熵损失，损失函数公式如下：二分类交叉熵多分类交叉熵问题2：介绍一下SVM算法SVM算法就是支持向量机，是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

julyedu_7·2022-11-24 18:59

NNDL 实验四线性分类基于Logistic回归的二分类任务、基于Softmax回归的多分类任务和基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

pytorch实现第3章线性分类3.1基于Logistic回归的二分类任务使用到的第三方库importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchimportnumpyasnpimportrandom3.1.1数据集构建构

真不想再学了·2022-11-24 17:07

激活函数介绍

（它不像SVM直接给出一个分类的结果，LogisticRegression给出的是这个样本属于正类或者负类的可能性是多少，当然在多分类的系

只想安静的一个人·2022-11-24 16:32

机器学习 --- 多分类学习

第1关：OvO多分类策略本关任务：根据所学知识完成基于OvO策略的多分类模型训练与预测，实现多分类任务。

Ssaty.·2022-11-24 15:05

吃瓜教程Task2

第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归（LinearRegression)3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1基本形式线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来预测的函数

Serendipity>·2022-11-24 15:33

Label Smoothing标签平滑详解+Pytorch保姆级实际操作

时的情况不使用LS时可能带来的问题LS作为正则化的一种方式具体操作为何LS可以避免偏激的输出对LS的另一个角度理解Pytorch实际操作保姆级代码详解参考文献简介LabelSmoothing是一个帮助多分类模型进行正则化的操作

狗狗狗大王·2022-11-24 13:08

关于二分类，多分类，及多标签分类的损失函数详解及Pytorch实现

相信很多小伙伴最开始都是从分类任务入手深度学习这个领域的吧，这个就类似学习代码的第一课，“Helloworld”一样。深度学习中，除了模型设计之外，最重要的想必就是选取合适的损失函数了。不过一般实验中，损失函数的调用十分简单，也就是一行代码的事情，但是最近发现，好多小伙伴，对于损失函数的基础意义及实现细节，还是不甚了解，所以在此对分类任务中常用的交叉熵损失函数进行详细的介绍。1.事件发生的概率与信

墨晓白·2022-11-24 13:32

Yolo-pose训练和测试，多分类修改，COCO数据集(17关键点)

1.准备coco2017数据集coco格式标签edgeai-yolov5-yolo-pose（yolov7中的pose也是从这里改过去的，有一点不同）yolo-pose创建coco_kpts文件夹#其中coco_kpts文件夹与edgeai-yolov5-yolo-pose处于同一目录下，格式如下：edgeai-yolov5│README.md│...│coco_kpts│images│└────

qq_32033383·2022-11-24 13:26

使用huggingface的Transformers预训练自己的bert模型+FineTuning

①将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题多分类问题引申到多标签分类问题（softmax+交叉熵）作者苏剑林论述了将多分类任务下常用的softmax+CE的方式，推广到多标签任务，意图解决标签不均衡带来的一些问题

Wisley.Wang·2022-11-24 12:16

cnn卷积神经网络反向传播,cnn正向传播和反向传播

如何对CNN网络的卷积层进行反向传播在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。

普通网友·2022-11-24 11:20

卷积神经网络的反向传播,卷积反向传播过程

如何对CNN网络的卷积层进行反向传播在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。

普通网友·2022-11-24 11:47

特征抽取工具-Transformer-bert

第三部：损失函数是什么，一般是singmord二分类和softmax多分类。词向量：将词转换成向量表示。一个好的词向量应该有下面的几个特性：1:满足相似性，相关

Coding~Man·2022-11-24 10:07

二分类、多分类与多标签问题及对应损失函数的选择

二分类、多分类与多标签问题及对应损失函数的选择之前只是了解了一些图像分类的知识，知道它大概的意思，因为笔者的研究最终也可以叫做分类，所以今天有时间来一起整理下图像分类以及对应的损失函数。

幼稚园的扛把子～·2022-11-24 07:31

torch Loss函数（常用）

函数对应的类是torch.nn.CrossEntropyLoss，在使用时会自动添加logsoftmax然后计算loss（其实就是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()类的融合）该函数用于计算多分类问题的交叉熵

小渣青·2022-11-24 07:15

小小白深度学习笔记（八）：机器学习基础

1.机器学习的四个分支相信很多读者已经很熟悉了主要的机器学习问题：二分类问题，多分类问题和标量回

穿牛仔的Runner·2022-11-24 06:13

Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-class Classification & Neural Networks）

Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-classClassification&NeuralNetworks）文章目录Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python

Zzay_naw·2022-11-24 05:37

非线性在深度模型中的意义

,相比于无非线性函数的深度模型,相当于将数个不同的多段决策模型串在了一起.也就是说,线性模型相当于一次决策,而非线性模型相当于做了多层决策.决策次数本身也是非常重要的超参数.这也解释了为什么通常层数月多分类性能越好

HeroFUCKEVERYTHING·2022-11-24 05:21

【传统机器学习算法—笔记】-逻辑回归

多分类先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有n类，那就需要分类n-1次。

我是DJ—程序员·2022-11-24 05:07

KNN算法实验-采用UCI的Iris数据集和DryBean数据集

KNN（K邻近投票算法）直接计算出所有点到样本测试点的距离，选出前K个距离最小的点，少数服从多数地决定测试点的标签优点：算法简单、思路简单；无需参数估计、无需训练缺点：只适用于每类样本数值均衡的数据能力：多分类

negative_sun·2022-11-24 02:19

pytorch实现多分类

pytorch实现时频图多分类1.数据集导入2.网络层模块定义3.开始训练并输出训练集准确率及损失4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端

weixin_47180458·2022-11-24 02:06

[Pytorch] 学习记录（七）MNIST多分类问题

在处理多分类问题的时候会用到一个叫做softmax的分类器，是用来将输出结果划归到[0,1]的，本讲将主要从softmax分类器入手来实现多分类问题。

Niclas Wagner·2022-11-24 02:05

决策树建构

计算公式如下，X是随机变量，代表分类的类别，比如二分类或者多分类。同样的，引入分类的变量时，信息熵计算发生细微变化（可

闯关者1号·2022-11-24 01:58

常见的损失函数在pytorch框架的应用（持续更新）

这里写目录标题前言二分类损失函数多分类损失函数前言目前在比较流行的深度框架tensorflow、pytorch中损失函数都已经被封装的很好了，大家在使用的过程中直接调用就可以了，但是时间长了，大家就可能不记得函数内部的数学逻辑了

网络晋级者·2022-11-24 01:53

机器学习（周志华）学习笔记（二）

机器学习（周志华）学习笔记（一）目录学习内容：三、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(LDA)3.5多分类问题3.6类别不平衡学习时间：学习内容：三、线性模型3.1

ELDORADO_KDW·2022-11-24 00:02

Watermelon Book(二）线性模型

文章目录线性回归对数几率回归线性类别分类多分类学习类别不平衡问题基本形式：若给定d个属性描述的示例x=(x1,x2,x3…xd)，则线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测。

太一TT·2022-11-23 23:58

论文解读--CNN based Road User Detection using the 3D Radar Cube

摘要本文提出了一种基于雷达的、单帧、多分类的移动道路用户(行人、自行车、汽车)检测方法，该方法利用低层级雷达立方体数据。该方法提供了雷达目标和对象级别的类信息。

奔袭的算法工程师·2022-11-23 21:59

猫狗大战pytorch实现

目录评估函数，计算图片多分类的准确率topK保存准确率信息完整代码评估函数，计算图片多分类的准确率topK##topk的准确率计算defaccuracy(output,label,topk=(1,)):

Mei2iJ·2022-11-23 21:07

【序列召回推荐】(task3)GNN召回之SR-GNN

关于图深度学习算法的简单回顾：一开始是经典的word2vec（以skip-gram为例，先取周围词随机初始化的embedding，进行平均池化后与中心词embedding进行点积）通过周围词预测中心词（多分类任务

山顶夕景·2022-11-23 19:58

svm算法python实现视频_机器学习笔记之python实现支持向量机SVM算法样例

而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧(核函数)，使得SVM可以应用于多分类的任务中。

侯明昊Neo·2022-11-23 14:39

从零开始的深度学习之旅(3)

目录神经网络的损失函数1.损失函数的引入2.损失函数3.回归：误差平方和SSE3.1MSE的使用3.2二分类交叉熵损失函数3.3极大似然估计推导二分类交叉熵损失3.4用tensor实现二分类交叉熵损失4.多分类交叉熵损失函数

ren9855·2022-11-23 11:06

YOLO V3学习笔记（对整个过程的超详细理解）

是判断的是整个图像他的类别是属于三分类问题中的哪一类，然后为了得到类别（比如我们分的类别是狗猫猪这三类），我们将图片送入神经网络中，经过了一个全连接层进行分类，通过softmax进行最终的输出（PS：多分类问题

煮Bia了的猪儿虫·2022-11-23 11:04

BP神经网络

但是许多分类问题中可能特征远不

Viokiri·2022-11-23 10:52

UNet语义分割多分类学习

今天学了下交叉熵，softmax，对激活函数和损失函数有了更深刻的理解，softmax可以使总的概率为1，并且放大差距，BCE和CE是不一样的，bce_LOSS要求loss数据维度大小一致，CE要求不一样，把编号放上去即可。今天改pytorch的UNet好像loss降不下来，拿模型测试的结果很糟糕，明天在服务器上测试下keras版本的UNet看看，Keras框架下的U-Net实现（可实现多类分割+

z504727099·2022-11-23 09:06

Datawhale 西瓜书第三章

本章主要介绍线性模型进行二分类和多分类问题。

shell·2022-11-23 08:02

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。

Xiaohong0716·2022-11-23 08:26

西瓜书第3章学习笔记

目录3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归（逻辑回归）3.4线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis，LDA）3.5多分类学习3.6分类不平衡问题机器学习三要素：模型—

Zenobia_FL·2022-11-23 08:26

线性判别分析(LDA)详解

目录一、LDA简介二、数学原理（以二分类为例子）1、设定2、每一类的均值和方差3、目标函数4、目标函数的求解5、最终的实践所求三、多分类LDA四、LDA用途与优缺点1、用途2、优点3、缺点五、LDA的python

tt丫·2022-11-23 08:09

LDA线性判别分析案例实战

本文主要思路：1、二分类LDA原理2、二分类LDA如何用python实现3、二分类LDA案例实战4、多分类LDA原理5、多分类LDA如何用python实现6、多分类LDA案例实战1、二分类LDA原理讲解之前先了解一下向量的知识

husky66·2022-11-23 08:30

【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归（logistic regression）

简介：逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归，因变量y只有“是”和“否”两个取值，记为1和0。

无艳影·2022-11-23 06:30

机器学习笔记-多分类下的召回率和F值

但是在多分类场景中，我们通常也会采用召回率或者F值来作为评价指标.1.分类评估指标（1）二分类评估指标假定现在有一个二分类的任务，其中0表示positive，1表示negative。

柒夏码农之路·2022-11-23 06:28

多分类问题计算准确率

importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFlogits=torch.rand(10,10)pred=F.softmax(logits,dim=1)pred_label=pred.argmax(dim=1)label=torch.tensor([3,7,6,9,0,2,6,4,5,6])correct=torch.eq(label,pred_label)co

leetteel·2022-11-23 06:27

pytorch求多分类的准确率

accracy=np.mean((torch.argmax(out,1)==torch.argmax(y,1)).numpy())

Alphapeople·2022-11-23 06:26

多分类模型roc-auc的计算以及precision、recall、accuracy等的计算

TP：True被预测成PositiveTN：True被预测成NegativeFP：False被预测成PositiveFN：False被预测成Negativeaccuracy=TP+TNTP+TN+FP+FNaccuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}accuracy=TP+TN+FP+FNTP+TNprecision=TPTP+TNprecision=\frac{TP}{T

`AllureLove·2022-11-23 06:25

多分类机器学习评价指标之准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC

准确率、精确率、召回率、F1值定义：准确率（Accuracy）：正确分类的样本个数占总样本个数，A=(TP+TN)/N精确率（Precision）(查准率)：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例，P=TP/(TP+FP)召回率（Recall）(查全率)：预测为正确的正例数据占实际为正例数据的比例，R=TP/(TP+FN)F1值（F1score）：调和平均值，F=2/(1/P+1/R)=2*P*

日出2133·2022-11-23 06:22

手推多分类precision(精确率)、recall(召回率)、F1分数

文章目录样例混淆矩阵precision、recall、F1分数介绍多分类macro、micro、weighted样例本文使用以下样例来计算混淆矩阵、precision、recall和F1分数真实值：[0,1,0,0,1,2

芒果不茫QAQ·2022-11-23 06:50

多分类评价指标：准确率、精确率、召回率、F1值