利用 SVM( Support Vector Machine) 做分类是机器学习比较成熟的算法。 关于SVM, 我有一篇博文已经详细的介绍了其原理：传送门： SVM 原理简述今天，我们利用Python 的OpenCV中的ML模块进行SVM 而分类的演练。首先是Binary Classification.__author__ = "Luke Liu"
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LSTM是RNN的一种算法， 在序列分类中比较有用。常用于语音识别，文字处理（NLP）等领域。 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置。 本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用。用来给初步学习RNN的一个范例，便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下： 代码片段 ：&nb
基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
Python深度学习实例二---新闻分类（多分类问题）1.路透社数据集2.准备数据3.构建网络4.进行训练和测试4.1 留出验证集4.2 训练模型4.3 绘制训练过程中的损失与精度曲线5.从头开始重新训练一个模型6.小结 1.路透社数据集本节使用路透社数据集，它包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在 1986 年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括 46 个不同的主题：某些主
前期准备局部变量与全局变量局部变量: 定义在函数内部的变量全局变量: 定义在函数外部的变量在函数内部修改全局变量的值是需要: 添加关键字 globapython 通过关键字 global 声明使用的变量是全局变量数据类型 --- 列表列表是一个容器. 可以存放不同的数据类型. 使用 [] 进行表示.[int, bool, string, list, tuple, dict]访问列表是支
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2023-08-05 11:25:56
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本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(One vs One)和OvR(One vs Rest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大
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2023-08-04 20:41:56
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多分类现实生活中的分类不只有二分类，比如一封邮件，要分成广告邮件、工作邮件、家庭邮件等。。。天气预报有雨、雪、 晴、阴等各种分类。 这时候，我们可以看出多分类就需要下图右侧这种多个决策边界。 这时候，可以把要得到的一类看做一种类，其他的看做另一类， 这时候我们有一个类就构造出专门判断某一类的分类器~~~，有很多的假设函数分类器。 第一个类的假设函数判断给的测试样本属于第一个分类的概率，依次其他假设
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2023-06-15 18:54:38
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根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
# 用Python做一个系统
## 引言
Python是一种简单易学的编程语言，适合初学者入门。在本文中，我将指导你如何使用Python构建一个系统。我们将按照以下步骤进行，让我们开始吧！
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
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| 1. | 需求分析 |
| 2. | 设计系统架构 |
| 3. | 编写代码 |
| 4. | 测试和调试 |
我们首先还是使用pip进行安装：pip install PyInstaller安装完成后，直接打开命令行，输入pyinstaller，如果显示如下界面，说明安装成功。然后就可以进行我们小程序的封装了。pyinstaller -F -w some.py-F与-w的含义：-F：将所有内容全部打包成一个exe可执行文件，而不会有其它的一些奇奇怪怪的小依赖文件。-w：运行生成的exe文件时，不会弹出命令行
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2023-06-28 01:31:34
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【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)在我前面的文章【火炉炼AI】深度学习005-简单几行Keras代码解决二分类问题中，介绍了用Keras解决二分类问题。那么多分类
Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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在没有接触编程以前，电脑通常是用来看视频、听音乐以及玩游戏的。在这个过程里面，计算机不仅仅可以进行数字计算，还可以处理我们的视频、音乐以及动画等各种各样生活中常见的数据，针对这些不同的数据，每种编程语言都需要定义不同的数据类型去应对。Python作为一门不断发展与普及的语言，还在不断更新中。在学习时，建议找一些学习伙伴一起来学习和讨论，效果更佳
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2023-08-08 08:27:09
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SVM实现多分类的三种方案
SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 （1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于
Pytorch学习笔记09——多分类问题在上一篇文章的糖尿病数据集当中，输出只有0和1俩种可能值。 P(y=0) = 1-P(y=1) 如何实现多分类问题？ 经过最后一步softmax后得到10个预测值，如果我们仍然用二分类的思维去想这个问题： y1^hat属于第一类的概率是0.8， 不属于第一类的概率是0.2. y2^hat属于第二类的概率是0.9， 不属于第二类的概率是0.1. y3^hat属
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2023-09-02 07:29:01
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其实这个比赛早在19年的时候就结束，比赛名为《Understanding Clouds from Satellite Images》，原来的任务其实不仅要识别出来类型还要能够分割出来具体的区域，这里我只是基于这个卫星云数据集来实践多标签分类模型，所以分割就留给以后有时间在做了。 官方地址在这里
# 多分类问题的解决方法及Python实现
## 引言
在机器学习领域，多分类问题是指在给定一组可供选择的类别中，根据输入数据将其分类到不同类别中的问题。例如，根据一张图片的特征将其分类为猫、狗或鸟等。解决多分类问题的方法有很多，本文将介绍其中几种常见的方法，并用Python语言进行实现。
## 问题描述
多分类问题是指将输入数据分类到多个不同的类别中。假设我们有一个包含多个特征的数据集，每个
朴素贝叶斯分类器文章目录朴素贝叶斯分类器一、贝叶斯分类器是什么？贝叶斯判定准则朴素贝叶斯分类器举个栗子二、相关代码1.数据处理2.生成朴素贝叶斯表（字典）关于如何判断属性的连续或离散性根据朴素贝叶斯表计算预测标签总结 一、贝叶斯分类器是什么？贝叶斯分类器是以贝叶斯决策论为基础的一类分类器。和频率决策论不同，贝叶斯决策论使用后验概率来计算将某个数据data分类为某一类c的风险概率。对分类任务来说，在
