ga-elm多分类

GJO-BiLSTM分类预测 | Matlab金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。
前程算法屋·2023-11-25 02:59

机器学习系列 - 7.逻辑回归

逻辑回归只能解决二分类问题，如果是多分类问
小蘑菇1962·2023-11-24 16:01

深度学习常见激活函数：ReLU，sigmoid，Tanh，softmax，Leaky ReLU，PReLU，ELU整理集合，应用场景选择

文章目录1、ReLU函数（隐藏层中是一个常用的默认选择）1.1优点1.2缺点2、sigmoid函数2.1优点2.2缺点3、Tanh函数3.1优点3.2缺点4、softmax函数（多分类任务最后一层都会使用
JJxiao24·2023-11-24 02:04

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化scikit-learn中的逻辑回归二分类算法改进作用于多分类问题代码实现
ChanZany·2023-11-23 08:13

人工智能基础_机器学习047_用逻辑回归实现二分类以上的多分类_手写代码实现逻辑回归OVR概率计算---人工智能工作笔记0087

然后我们再来看一下如何我们自己使用代码实现逻辑回归的,对二分类以上,比如三分类的概率计算我们还是使用莺尾花数据首先我们把公式写出来defsigmoid(z):定义出来这个函数可以看看到这需要我们理解OVR是如何进行多分类的
脑瓜凉·2023-11-23 08:00

揭秘互联网隐身秘术——代理IP之长效IP

“上一篇文章小编给大家主要介绍什么是代理IP，其实代理IP呢下面还有着很多分类，今天小编就给大家介绍下代理IP中可以称之为‘沉稳男人’的长效IP”一、什么是长效IP？
一只小鱼儿吖·2023-11-22 21:08

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是Sigmoid，Tanh，ReLu使用softmax来处理多分类超参数为隐藏层数
深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

感知机是处理二分类问题的神经网络模型二分类：1或-1，输出离散的类Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型训练（权重更新过程）：每次将预测值与真实值比较
Cyan.__·2023-11-22 02:07

机器学习笔记（四）---- 逻辑回归的多分类

那逻辑回归能否用来做多分类任务呢，答案是肯定的。
zhy_Learn·2023-11-22 01:23

机器学习-3 线性模型 多分类学习

任务描述本关任务：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。
yzw哒哒哒·2023-11-22 01:21

多分类问题OVR和OVO----机器学习

多分类学习OVO和OVRsklearn实现多分类问题：鸢尾花分类OVO和OVR之前提到的是二分类问题，问题结果是0或1这种明显分为两类的。
卷了个积寞·2023-11-22 01:45

使用SVM/k-NN模型实现手写数字多分类 - 清华大学《机器学习实践与应用》22春-周作业

0Contents1.1多分类SVM主要思想1.1.1一对一SVM分类（OvO-SVM）1.1.2一对多SVM分类（OvR-SVM）1.2实验设计及伪代码1.2.1实验目的概述1.2.2实验模型整体设计
Tooru@THU·2023-11-22 01:06

人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能工作笔记0086

首先我们来看一下什么是OVR分类.我们知道sigmoid函数可以用来进行二分类,那么多分类怎么实现呢?
脑瓜凉·2023-11-22 01:32

f1 score 代码_机器学习中的F1-score

一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。此外还有F2分数和F0.5分数。
weixin_39796868·2023-11-21 23:56

论文笔记： BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series

2018NIPS0摘要时间序列在许多分类/回归应用程序中无处不在。但是，实际应用中的时间序列数据可能包含很多缺失值。因此，给定多个（可能相关的）时间序列数据，填充缺失值并同时预测它们的类标签很重要。
UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文阅读笔记-WF攻击入门基本概念

通过分析网站的指纹可以分析出用户身份，访问页面以及其他信息2.WF是流量分析攻击的一个研究领域3.WF攻击通过分析服务器和用户之间的加密通道，分析加密信道流量的时序、方向、数据包大小猜测用户访问的网站内容本质上是一个有监督多分类问题
一直在努力的吴二胖·2023-11-21 12:48

文本分类方法有哪些

文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯
Jarkata·2023-11-20 04:48

第四章 深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时
小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

【softmax和sidmod 快速学习和 用法对比】

而Softmax函数适用于多分类问题，将模型输出映射到表示各类别概率的向量。Softmax函数的输出可以被解释为各个类别的置信度或可能
A half moon·2023-11-19 18:37

分类预测 | Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测

实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测（完整源码和数据)2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型
机器学习之心·2023-11-19 15:17

公众号-科研私家菜学习记录（3）

无序多分类Logistic回归定义：研究的因变量类型为多分类无序资料，应采用多分类无序Logistic回归模型分析。
明眸意海·2023-11-19 12:17

机器学习-分类与回归的联系与区别

例如判断网站是否被黑客入侵（二分类），手写数字的自动识别（多分类），多目标分类（多分类）。回归（regression）:主要用于预测数值型数据。例如:股票价格波动的预测，房屋价格的
张志翔的博客·2023-11-19 11:37

Linux命令三剑客：grep、sed、awk总结

Linux命令三剑客：grep、sed、awk总结2019-09-2814:29:53春雨里de太阳阅读数5文章标签：Linux命令三剑客grepsedawk更多分类专栏：Linux版权声明：本文为博主原创文章
一杯橙咖·2023-11-19 08:39

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax函数介绍简介softmax函数是常用的输出层函数，常用来解决互斥标签的多分类问题
艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

python 单因子方差分析_Python数据科学：方差分析

本次介绍：方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。其中分类个数大于两个，分类变量也可以有多个。当分类变量为多个时，对分类个数不做要求，即可以为二分分类变量。
weixin_39639643·2023-11-17 03:05

11-15 周三 softmax 回归学习

恶意软件的判断 回归和分类分类可以认为从回归的单输出变成多输出B站学习softmax回归 使用softmax回归，解决多分类问题，softmax回归模型。 使用矩阵计算线性输出O 通过so
思影影思·2023-11-16 21:40

机器学习经典方法思想

自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归：对数几率函数Sigmoid线性判别分析LDA多分类学习类别不平衡问题
ZJH'blog·2023-11-15 17:47

科研学习|科研软件——有序多分类Logistic回归的SPSS教程！

一、问题与数据研究者想调查人们对“本国税收过高”的赞同程度：StronglyDisagree——非常不同意，用“0”表示；Disagree——不同意，用“1”表示；Agree--同意，用“2”表示；StronglyAgree--非常同意，用“3”表示。另外，研究者也调查了一些其它情况，包括：是否是“雇主”（biz_owner：Yes——是，用“0”表示；No——否，用“1”表示）、年龄（age）和
博士僧小星·2023-11-14 18:46

如何显示标注的纯黑mask图

文章目录前言一、二分类mask显示二、多分类mask显示前言通常情况下，使用标注软件标注的标签图看起来都是纯黑的，因为mask图为单通道的灰度图，而灰度图一般要像素值大于128后，才会逐渐显白，255为白色
想要躺平的一枚·2023-11-14 06:13

php数据筛选显示,原生PHP实现数据筛选以及简单分页功能

数据通常有许多分类项，比如12306买车票时，可以选择哪种类型的车次，开车时间段，始发地等条件。最近在做一个线上考试系统，为了方便试题管理，也提供了分类筛选功能，下面简单说一下用原生PHP实现的方法。
动物园园长助理·2023-11-13 09:59

多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matl

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_res=size(res,1);%样本数（每一行，是一个样本）num_size=0.7;%
机器学习-深度学习·2023-11-13 02:06

多元分类预测 | Matlab 基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。
前程算法屋·2023-11-13 02:05

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。
金戈鐡馬·2023-11-12 12:34

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

此外，二元交叉熵损失函数只能处理二元分类问题，而且它不能处理多分类问题。优点是，它可以衡量模型的预测准确性，可以让
滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

推导如下：对于多分类问题，交叉熵损失函数的一般形式如下：CrossEntropyLoss(input,target)=−∑i=1Ctargeti⋅log⁡(soft
重剑DS·2023-11-11 17:01

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。
Geronimo620·2023-11-11 05:25

机器学习---多分类SVM、支持向量机分类

1.多分类SVM1.1基本思想Grammer-singer多分类支持向量机的出发点是直接用超平面把样本空间划分成M个区域，其中每个区域对应一个类别的输入。
三月七꧁ ꧂·2023-11-11 02:55

吴恩达机器学习之神经网络小节-正则化项

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被
香辣老油条·2023-11-10 17:50

机器学习——逻辑回归

二分类们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次步骤：①->②多分类我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负
七七喝椰奶·2023-11-09 22:29

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法

分类问题有二分类（是或否）和多分类（多个类别中差别哪一类），而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问
xiao | yang·2023-11-09 16:45

从零学习Adaboost算法的python实现

Adaboost分类算法python代码详细实现首先呢，Adaboost分类算法的实现网上找的基本都是二分类的代码，很少有基于多分类的代码实现，于是我就找了找基于多分类实现的方法，具体思
OOOrchid·2023-11-09 15:03

DeepLabV3+模型训练全过程

一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型，它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割，在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes
勤勤恳恳的小码农·2023-11-09 12:21

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。
deephub·2023-11-08 12:43

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

一、精确率和召回率1、混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)预测结果：是预测值正确标记
csj50·2023-11-08 06:13

理解交叉熵(Cross Entropy)

在分类问题中，交叉熵损失函数通常用于多分类问题，其中模型需要对输入样本进行分类，而标签是类别概率分布。交叉熵损失函数通过计算模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异来衡量模型的性能。
老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

（附源码）springboot垃圾自动分类管理系统 毕业设计 160846

摘要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多分类管理之中，他们利用网络来做这个垃圾自动分类的网站，随之就产生了“垃圾自动分类管理系统”，这样就让垃圾自动分类管理系统更加方便简单
Q_3461074420·2023-11-08 03:08

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归是一种典型的分类问题处理算法，其中二分类(LR)是多分类(softmax)的基础或者说多分类可以由多个二分类
Mamong·2023-11-07 13:49

NLP常见任务及评估指标

如果是多分类，则每个类别各自求P、R最终求平均值
牵制有心碎·2023-11-07 06:07

NLP之Bert实现文本多分类

文章目录代码代码整体流程解读debug上面的代码代码frompypro.chapters03.demo03_数据获取与处理importtrain_list,label_list,val_train_list,val_label_listimporttensorflowastffromtransformersimportTFBertForSequenceClassificationbert_mode
赵孝正·2023-11-07 06:19

ElementUI-tree拖拽功能与节点自定义

前言在管理端会遇到多分类时，要求有层次展示出来，并且每个分类有额外的操作。例如：添加分类、编辑分类、删除、拖到分类等。下面将会记录这样的一个需求实习过程。
yj小耳朵·2023-11-07 05:14
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