ga-elm多分类

目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

文章目录一、演示多分类效果二、PaddleClas介绍三、代码获取四、数据集获取五、环境搭建六、数据格式分析七、模型训练7.1其他训练指标八、模型预测九、模型评估十、PaddleClas相关博客一、演示多分类效果二
ZZY_dl·2023-09-19 20:04

特征工程-指标筛选

在数据建模前期，很重要的一步是特征工程的构建，最明显的一次就是多分类问题，单增加一个特征，准确率从78%提高到了85%。
神采奕奕的奕·2023-09-19 10:45

tensorflow损失函数选择

使用二元交叉熵损失函数：二、ann.compile(optimizer=‘adam’,loss=‘binary_crossentropy’,#二元交叉熵损失函数metrics=[‘accuracy’])三、对于多分类问题
宿夏星·2023-09-19 06:19

tensorflow损失函数详解

1.binary_crossentropy（对数损失函数）和sigmod使用，针对二分类问题2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失问题）和softmax使用，如果是one-hot
重邮研究森·2023-09-19 06:47

6-2 pytorch中训练模型的3种方法

下面以minist数据集的多分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。其中类形式训练循环我们同时演示torchkeras.KerasModel和torchkeras.LightModel两种示范。
hxh207·2023-09-19 02:08

PyTorch深度学习（四）【加载数据集、多分类问题】

加载数据集：使用mini-batch训练数据。使用mini-batch之前先了解三个概念：（Batch之前聊过）Epoch、Batch-Size、Iterations。第一个：Epoch.当所有的训练样本进行了一次前向传播和反向传播，整个过程就叫做一个Epoch,也就是说把所有样本都参与了训练就叫做一个Epoch。第二个：Batch-Size.每次训练的时候，所用的样本数量叫做Batch-Size
每天都是被迫学习·2023-09-18 20:23

多分类中混淆矩阵的TP,TN,FN,FP计算

关于混淆矩阵，各位可以在这里了解：混淆矩阵细致理解_夏天是冰红茶的博客-CSDN博客上一篇中我们了解了混淆矩阵，并且进行了类定义，那么在这一节中我们将要对其进行扩展，在多分类中，如何去计算TP，TN，FN
夏天是冰红茶·2023-09-17 11:42

【机器学习】文本多分类

使用的是jupyternotebook,所以代码是一块一块，从上往下执行的知识点：正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考：使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做
JaxHur·2023-09-17 09:23

机器学习模型评价指标(分类)

.只要在网上查一下分类模型评价指标,基本都是列出accuracy,precision,recall的计算公式给我们算.但是实际上对一个分类模型进行evaluate的时候必须要考虑到模型本身是二分类还是多分类模型
HulkyBanny·2023-09-16 21:44

Redis

数据库有很多分类，关系型的（Oracle，MySQL），Key-value的（Redis，Memcached），文档类型的（MongoDB）等。
猿小将·2023-09-16 10:59

逻辑回归（Logistic Regression）原理详细总结

逻辑回归（LogisticRegression）是一个分类算法，既可以用来解决二分类问题也可以解决多分类问题。那么为什么名为“回归“的算法却是用来解决分类问题的呢？
天才厨师1号·2023-09-16 07:25

[deeplearning]pytorch实现softmax多分类问题预测训练

写在前面：俺这两天也是刚刚加入实验室，因为之前的学习过程中用到更多的框架是tensorflow，所以突然上手pytorch多少有些力不从心了。这两个框架的主要区别在与tensorflow更偏向于工业使用，所以里面的很多函数和类都已经封装得很完整了，直接调用，甚至连w，b等尺寸都会自动调整。但是pytorch更加偏向于学术，。。。。或者说更加偏向于数学，很多功能都需要我们自己手动去实现：刚刚跟这d2
ViceMusic5·2023-09-16 02:31

提取数据和标签

这可以是一个二分类问题（如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件）或多分类问题（如将新闻文章归类到不同的主题类别）。数据提取和标签提取在许多实际应
zg1g·2023-09-15 20:56

【机器学习】XGB如果类别不平衡怎么解决？和深度学习解决办法一样吗？

xgboost-样本类别不平衡-知乎分类问题中类别不平衡问题的有效解决方法_多分类问题时scale_pos_weight-CSDN博客解决样本不平衡问题的奇技淫巧汇总_数据小样本同时每天数据都在变_songhk0209
sdbhewfoqi·2023-09-15 18:08

机器学习——贝叶斯（三种分布）/鸢尾花分类分界图/文本分类应用

机器学习中三种类型的贝叶斯公式：高斯分布（多分类）、多项式分布（文本分类）、伯努利分布（二分类任务）贝叶斯算法优点：对小规模数据表现好，能处理多分类任务，常用于文本分类。缺点：只能用于分类问题。
疋瓞·2023-09-15 08:49

机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）

其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（当然也可以解决多分类问题）。 2.二分类问题只有两个类别。对于类别我们通常称为正类（positiv
冒冒菜菜·2023-09-15 07:52

目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

目标分类一、目标分类介绍1.1二分类和多分类的区别1.2单标签和多标签输出的区别二、代码获取三、数据集准备四、环境搭建4.1环境测试五、模型训练六、模型测试6.1多标签训练-单标签输出结果6.2多标签训练
ZZY_dl·2023-09-14 23:14

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

的非线性映射：在LR逻辑回归中取g函数：实现0--1映射输出值为预测结果为1的概率线性模型wx+b:令h（x）表示结果为1的概率：极大对数似然：损失函数：随机梯度下降：2.Softmax回归softmax属于多分类问题
暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

Scikit-Learn快速生成分类数据集

幸运的是Scikit-Learn提供的make_classification()方法可以创建不同类型的数据集，它可以生成不同类型的数据集：二分类、多分类、平衡或不平衡数据集、难以分类的数据集等。
梦想画家·2023-09-13 23:22

爱亦然盲目

王尔德说恨是盲目的爱亦然爱说不出理由也没有理由其实世界上没有什么同性恋姐弟恋兄妹恋忘年恋师生恋爱了就是爱了没有这么多分类爱一个人就像戴了过滤眼镜一样会过滤掉对方的所有缺点妈妈嫁过来才知道爸爸家里很穷我问为什么婚前不打听她说因为看对眼了就想不了那么多如果说颜值重要那也有很多长相一般甚至丑陋的人依然找到了心上人明知爱这条路会充满失望悲伤无奈但是我们依然追求爱情人们在嘲笑飞蛾扑火的时候自己又何尝不是一股
_丨·2023-09-13 19:25

神经网络 05(损失函数)

lossfunction）代价函数（costfunction）目标函数（objectivefunction）误差函数（errorfunction）二、分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数2.1多分类任
Darren_pty·2023-09-13 05:25

基于小波神经网络的多分类预测，基于ANN的分类预测

BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的多分类代码
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-12 16:15

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。
zlt2000·2023-09-12 01:40

贝wa儿歌（安卓）

贝瓦儿歌不仅只是儿歌，其实有很多分类的，包括有国学，动画，英语，故事，思维，情商，习惯等等，寓教于乐让小朋友们开心学习健康成长。
手机电脑软件分享·2023-09-12 00:19

分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测

局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测目录分类预测|Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于局部费歇尔判别数据降维的LFDA-SVM的二分类及多分类建模做多特征输入单输出的二分类及多分类模型
机器学习之心·2023-09-11 09:39

机器学习 分类任务 评价指标

目录1引言2Precision3Accuracy4Recall5F1scrore6AUC-ROC1引言机器学习中的任务主要分为分类与回归，分类主要分为二分类与多分类，在分类任务中一般有Precision
机器学习杨卓越·2023-09-11 05:50

分类预测 | MATLAB实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测

MATLAB实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
机器学习之心·2023-09-09 19:23

【AI】机器学习——线性模型（逻辑斯蒂回归）

sigmod函数几率3.3.2逻辑回归模型3.3.3参数求解逻辑斯蒂回归策略3.3.4损失函数3.3.5应用：语句情感判断3.3.6多角度分析逻辑回归信息论角度数学角度与朴素贝叶斯对比3.3.7从二分类到多分类问题多次二分类
AmosTian·2023-09-09 14:28

支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】

篇1：SVM原理及多分类python代码实例讲解（鸢尾花数据）SVM原理支持向量机（SupportVectorMachine,SVM），主要用于小样本下的二分类、多分类以及回归分析，是一种有监督学习的算法
lichensun·2023-09-08 15:14

huggingface 自定义模型finetune训练测试--bert多任务

背景：需要将bert改为多任务，但是官方仅支持多分类、二分类，并不支持多任务。改为多任务时我们需要修改输出层、loss、评测等。如果需要在bert结尾添加fc等也可以参考该添加方式。
joyce_peng·2023-09-08 10:05

手撸交叉熵损失函数Cross-entropy loss function

交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）本质上是一种对数似然函数，可用于二分类和多分类任务中。（1）二分类问题中的loss函数（输入数据是so
是Billy呐~·2023-09-08 10:05

论文笔记：一分类及其在大数据中的潜在应用综述

Aliteraturereviewonone‑classclassificationanditspotentialapplicationsinbigdata发表：JournalofBigData在严重不平衡的数据集中，使用传统的二分类或多分类通常会导致对具有大量实例的类的偏见
HenrySmale·2023-09-08 06:36

评价指标（一）精确率，召回率，F1-score

1.前言  温故而知新，在这开一篇基础的模型评价指标，前面会讲述基本概念和计算，后面讲一下除了二分类外，如何应用到多分类2.精确率-Precision、召回率Recall  先来讲一下精确率(Precision
copain_sir·2023-09-06 02:52

著名策略分析师迈克尔·莫布森在他的书《实力、运气与成功》之中曾说

国际象棋，是百分之百靠技巧的，没有任何运气因素；老虎机游戏，是百分之百靠运气的，没有任何技巧可以发挥的余地……投资本身也有很多分类。
艾伦定投人生·2023-09-06 01:01

pytorch做二分类，多分类以及回归任务

【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做二分类，多分类以及回归任务1.简介本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类比赛中没有用过它，做图像相关任务时用pytorch比较多
文一休·2023-09-06 01:47

NLP：长文本场景下段落分割（文本分割、Text segmentation）算法实践----一种结合自适应滑窗的文本分割序列模型

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-09-04 17:47

8个顶级图标网站，高逼格设计方案就靠他们助攻！！

更主要是分类很全呀，大家可以看到IOS和安卓以及微软图标，患有更多分类
阿韩设计·2023-09-04 09:21

机器学习课后习题 --- 逻辑回归

下面哪种学习方法最适合此种应用需求：A:二分类问题B:多分类问题C:回归问题D:聚类问题2.以下关于分类问题的说法错误的是？
尘 关·2023-09-03 19:17

【MATLAB第71期】基于MATLAB的Abcboost自适应决策树多输入单输出回归预测及多分类预测模型（更新中）

【MATLAB第71期】基于MATLAB的Abcboost自适应决策树多输入单输出回归预测及多分类预测模型（更新中）一、效果展示（多分类预测）二、效果展示（回归预测）三、代码获取CSDN后台私信回复“71
随风飘摇的土木狗·2023-09-03 02:18

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-无梯度优化（Derivative-Free Optimization）...

数值优化（NumericalOptimization）学习系列-无梯度优化（Derivative-FreeOptimization）2015年12月27日18:51:19下一步阅读数4357更多分类专栏
weixin_30853329·2023-09-03 01:27

4.9 更多关于k近邻算法的思考

4.9更多关于k近邻算法的思考K近邻算法是解决分类问题，天然可以解决多分类问题。不仅如此，思想简单，效果强大。使用Ｋ近邻算法还可以解决回归问题。比如预测下一个学生考试的分数，股票的趋势等。
逆风的妞妞·2023-09-02 10:44

第64步 深度学习图像识别：多分类建模误判病例分析（Pytorch）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境介绍了多分类建模的误判病例分析。
Jet4505·2023-09-02 04:35

第63步 深度学习图像识别：多分类建模误判病例分析（Tensorflow）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上两期我们基于TensorFlow和Pytorch环境做了图像识别的多分类任务建模。
Jet4505·2023-09-01 06:40

贝叶斯分类器

下面以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有N种可能的类别标记，即Y={,.......},是将一个真实标记为的样本误分类为所产生的损失。
c839e88a53e3·2023-09-01 05:13

第62步 深度学习图像识别：多分类建模（Pytorch）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境做了图像识别的多分类任务建模。
Jet4505·2023-08-30 07:40

自然语言处理长文本场景下的信息结构化实践：文本分割（话题分割、段落分割、Text segmentation、TextTiling算法）标题生成两大任务

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-08-28 10:04

人工智能自然语言处理：抽取式文本分割（Text Segmentation）算法介绍总结，智能断句解决文本过长问题

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-08-28 10:59

文本分类任务

预备知识3.2贝叶斯公式3.3贝叶斯公式的应用3.4贝叶斯公式在NLP中的应用3.5贝叶斯公式-文本分类3.6代码实现3.7贝叶斯算法的优缺点4.支持向量机4.1支持向量机-核函数4.2支持向量机-解决多分类
@kc++·2023-08-28 05:12

Keras上实现recall和precision，f1-score（多分类问题）

关于心电图的实验我一直都是在keras上实现的，怎么说呢，keras对于初学者来说十分友好，搭模型犹如搭积木，很多细节都被封装起来了，但是随着研究的深入，就会慢慢意识到，keras还是有很多不方便的地方。比如说，keras2.0版本就已经删除了recall和precision，f1-score这三个指标。但对于样本不均衡的数据集来说，只看准确率是没有多大意义，尤其是我做的MIT数据集，N类心拍占比
热爱学习的Valeria·2023-08-27 13:41

第61步 深度学习图像识别：多分类建模（TensorFlow）

然而，在实际工作中，我们大概率需要进行多分类任务。例如肺部胸片可不仅仅能诊断肺结核，还有COVID-19、细菌性（病毒性）肺炎等等，这就涉及到图像识别的多分类任务。
Jet4505·2023-08-27 13:10
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