数据集我们将使用狗与猫数据集（有免费许可证），你可以在以下链接中找到：https://www.kaggle.com/datasets/biaiscience/dogs-vs-cats。这些数据集可以免费使用。我将向你展示如何创建一个模型来解决这个二分类任务，以及使用它对新图像进行推理。下载此数据集的第一件事是使用凭据访问Kaggle，然后下载Kaggle。你可以通过单击“创建新API token”
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2024-08-16 22:30:11
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1、逻辑回归原理分析核心思想：将线性模型的输出映射到0-1之间，通过阈值判断，进行二分类模型：
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2023-12-27 10:00:29
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# 如何实现深度学习二分类
## 首先，让我们看一下整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备) --> B(模型建立)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
```
## 接下来，让我们一步步来实现吧：
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备好数据集，确保数据集中包含两类数据，并且数据已经标记好分类。接下来，我
原创
2024-03-23 03:35:15
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## 深度学习 二分类算法
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它在许多领域都取得了重大突破。其中，二分类算法是深度学习中常用的一种，用于将数据分成两类。在本文中，我们将介绍深度学习中的二分类算法，并给出一个简单的代码示例。
### 深度学习二分类算法
二分类算法是指将数据分成两类的算法，通常用于解决分类问题。在深度学习中，我们通常使用神经网络来实现二分类任务。神经网络是一种模拟人
原创
2024-07-14 09:31:50
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目录回归任务MSERMSEMAE分类任务交叉熵损失函数二分类：多分类：hinge损失函数（SVM)指数损失函数（adaboost）一些思考：为什么分类任务不能用MSE损失回归任务MSE RMSE MAE 分类任务交叉熵损失函数二分类： 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只
# 深度学习中的图像二分类
随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习的普及，图像处理技术取得了显著的进展。图像二分类作为计算机视觉中的一项重要任务，在医疗影像诊断、安防监控等诸多领域得到了广泛应用。本文将介绍深度学习在图像二分类中的应用，以及一段简单的代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 图像二分类的基本概念
图像二分类的目标是将输入的图像分为两个类别。例如，在医疗影像中，可以将某种病变的影
原创
2024-09-23 05:48:10
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在学习完SVM之后，我体会到SVM确实是一个很好的算法，首先它是我学习到的第二个非线性分类器，在之前的229课程中，我们知道核函数以及软间隔的引入成功地帮助我们可以用SVM解决线性不可分的问题。我们学习了不少二分类的分类器，比如SVM、逻辑斯蒂回归等，这些算法在解决二分类问题时很有用，但我们日常碰到的问题往往有多个类别，这个时候我们显得举足无措，所以我在这里想谈的是如何将二分类算法应用到多分类问题
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2024-07-30 10:56:34
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目录一、什么是二分类二、案例分析 三、总结一、什么是二分类 二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。二、案例分析 我们之前的学习都是围绕回归来进行的
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2023-12-07 11:38:26
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本文首发于我的微信公众号里，地址：【完善版】深入理解GBDT二分类算法我的个人微信公众号：Microstrong微信公众号ID：MicrostrongAI微信公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！个人博客：
目录：
1. GBDT分类算法简
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2023-12-11 13:53:57
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实验目的和要求： 分类问题是数据分析和挖掘的经典问题，用于预测数据对象的离散、无序的类别。分类算法反应的是如何找出同类事务的共同性质的特征型知识和不用事物之间的差异性特征知识。分类通过有指导的学习训练建立分类模型，并使用模型对未知分类的实例进行分类。通过python 语言实现对二分类问题的解决，掌握数据挖掘的过程和思路。 实验内容： 1. 数据集创建 三个文件格式相同，共四栏数据，前三栏为人的三个
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2024-05-31 15:36:26
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作为深度学习的入门，先来讲一下简单的猫狗分类。深度学习：训练数据集，让计算机精准识别这个是猫还是狗。猫狗识别：1、数据预处理：准备训练集和测试集2、卷积神经网络模型：构建网络架构3、数据增强：图像数据增强方法与效果4、迁移学习准备数据 在当前py文件所在位置创建一个data文件夹，里面放入train、test俩个子文件夹，train和test中放
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2024-01-05 20:13:41
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一.概述 1.概念:"分类"(Classification)是指根据已有样本,通过1/多个特征判断新样本属于哪个已知的样本类.也就是说,给定训练集{(x1,y1)...(xn,yn)},据此得
到1个分类函数.该分类函数用于将新样本xi与某个已知的样本类yi关联起来.另外,样本空间中用于区分属于不同类别的样本点所在的子集的超曲面称为
"决策边界"(Decision Boundary).分类问题属于
概要机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法，不仅可以进行二分类，还可以进行多分类。一、逻辑回归逻辑回归的本质就由线性回归演变而来，是一个线性分类器。sklearn实现的LogisticRegression不仅可用于二分类，也可以用于多分类。优点：模型训练速度非常快，计算量只与特征的数目有关。模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同特征对
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2023-10-13 23:22:41
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概要机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法，不仅可以进行二分类，还可以进行多分类。一、逻辑回归逻辑回归的本质就由线性回归演变而来，是一个线性分类器。sklearn实现的LogisticRegression不仅可用于二分类，也可以用于多分类。优点：模型训练速度非常快，计算量只与特征的数目有关。模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同特征对
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2023-10-13 23:22:41
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基于逻辑回归的二分类问题Rn→{0,1,…}
R
n
→
{
0
,
1
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2024-01-02 15:32:31
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最近闲起来了，总结一些之前用过的东西吧。大家参考就好，非专业学者。在做二分类问题时，我们通常只要用sofamax或者sigmod最后在输出层分类就好。这个就是深度学习的优越性，你可以不用了解原理，所以本人就是渣在这边，可以吧模型训练出很好的效果，但是对于算法理解还是不到位的。使用paddlepaddle框架可以很简单的进行分类，如下：#定义前向传播
def forward():
x = f
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2023-10-07 21:45:34
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IMDB数据包含来自互联网电影数据库的50000条两极分化的评论，数据集被分为用于训练
原创
2022-12-13 11:22:12
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支持向量机优点：泛化错误率底，计算开销不大，结果易解释。缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二分类问题。适用数据类型：数值型、标称型。1、 基于最大间隔分隔数据如果数据集是N维的，那么需要一个N-1维的对象来对数据进行分隔，该对象被称为超平面，也就是分类的决策边界。间隔：点到分隔面的距离。最优分隔超平面：找到距离分隔面最近的点，确保它们离分隔面的距离尽可能远。（原因
## 如何实现深度学习二分类模型源码
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现深度学习二分类模型的源码。下面我将为你详细解释整个流程，并提供每一步所需的代码以及代码注释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据集] --> B[数据预处理];
B --> C[构建深度学习模型];
C --> D[定义损失函数
原创
2024-05-15 06:09:54
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上一篇文章我们介绍了深度学习的 Hello World，代码写起来相比其他语言的 Hello World 有点多，且其背后的很多原理你可能还没有完全弄懂，但从宏观上来看，整体的思想是很好理解的。接下包括本篇在内的三篇文章，我们来用深度学习解决三个实际问题，也是非常经典的三个问题，分别是：二分类问题（电影评论的好坏偏向性判断）多分类问题（将新闻按照主题分类）回归问题（根据房地产数据估算房地产价格）我
