# 理解机器学习中的多标签分类任务
机器学习中的多标签分类任务是指每个样本可以同时属于多个类别，而不仅仅是单一类别。对此类问题的解决，通常需要按照特定的流程进行。
## 流程概述
以下是实现多标签分类任务的一些基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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这几天看了几篇相关的文章， 写篇文章总结一下，就像个小综述一样， 文章会很乱 1、multilabel classification的用途 多标签分类问题很常见， 比如一部电影可以同时被分为动作片和犯罪片， 一则新闻可以同时属于政治和法律，还有生物
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2023-12-25 12:26:21
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1. 机器学习中的分类问题 在机器学习方向的相关研究中，分类问题可以被分为二分类问题、多分类问题及多标签分类问题。二分类问题即二元分类问题，其中某个样本只有“属于”或 “不属于”这一类两种情况；也可以称之为“0/1”分类，属于这一类即为“1”， 不属于即为“0”。 多分类问题也可称为多类别分类问题，即一个样本属于且仅属于多个类（一般多于两类）中的一个，其中一个样本只能属于一个类，不同类
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2023-12-24 08:56:13
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一、单标签多分类1、单标签二分类算法原理单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label 标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类 算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等 2、单标签多分类算法原理1、单标签多分类问题其实是指待预测的
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2023-09-28 22:31:33
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机器学习中的多标签分类算法是指一种任务，其中每个实例可以同时属于多个标签而不是唯一的一个。这类问题在自然语言处理、图像处理等多个领域有着重要的应用。接下来，我们将系统性地分析如何利用机器学习解决多标签分类问题，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
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timeline
title 机器学习多标签分类算法历史
2001 : 多标签分
©作者 | 腾讯优图实验室在多标签分类系统中，经常遇到大量在训练集中未曾出现的标签，如何准确地识别这些标签是非常重要也极富挑战性的问题。为此，腾讯优图实验室联合清华大学和深圳大学，提出了一种基于多模态知识迁移的框架 MKT，利用图文预训练模型强大的图文匹配能力，保留图像分类中关键的视觉一致性信息，实现多标签场景的 Open Vocabulary 分类。本工作已入选 AAAI 2023 O
最近在参加一个识别的竞赛，项目里涉及了许多类别的分类，原本打算一个大的类别训练一个分类模型，但是这样会比较麻烦，对于同一图片的分类会重复计算分类网络中的卷积层，浪费计算时间和效率。后来发现现在深度学习中的多任务学习可以实现多标签分类，所有的类别只需要训练一个分类模型就行，其不同属性的类别之间是共享卷积层的。我所有的项目开发都是基于caffe框架的，默认的，Caffe中的Data层只支持单维标签
基本上，有三种方法来解决一个多标签分类问题，即:问题转换 改编算法 集成方法 4.1问题转换 在这个方法中，我们将尝试把多标签问题转换为单标签问题。这种方法可以用三种不同的方式进行:二元关联（Binary Relevance） 分类器链（Classifier Chains） 标签Powerset（Label Powerset） 4.4.1二元关联（Binary Relevance）这是最简单的技术
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2023-11-09 21:55:14
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•什么是多标签分类
之前我们提到的分类问题主要是单标签分类问题，即每个实例只属于一个类别，又叫二分类问题(即使是多标签分类也是采用了二分类方法)；多标签就是每个实例，可能同时属于多个类别，较复杂些。
•什么是多标签分类
之前我们提
一直对多标签分类(multi-label)“情有独钟”，因为一直感觉没有完全弄懂它。最近看博客看多了，看着看着突然有点感觉，所以就把目前的理解整理一下写下来。 目前我看到的多标签分类任务有下面的两种情况（如有错误，欢迎交流指正）：每个样本对应多个label，label的值非0即1，最后的损失函数使用SigmoidCrossEntropyLoss，比如：fig1.jpg 0 0 1
f
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2024-03-29 14:50:36
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最近在关注和参与了一些NLP的比赛，因为我做NLP的比赛的经验不多，所以过程中还是学习到不少知识，虽然目前名次不是特别好，但前排大佬们的分享还是能get到很多想法和知识的。 今天介绍的是苏神(苏剑林)的一篇文章，本文仅仅是笔者个人的解读和思考，如有错误，还望读者指正。 在很多类型的比赛，包括NLP的比赛中，往往会有多标签分类的问题，所谓多标签分类，就是一个样本会有多个类别属性的标签，例如：在心电
目录
单标签二分类
单标签多分类
多标签算法
一、单标签二分类
单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。常见的算法：Logistic、SVM、KNN等
二、单标签多分类
单标签多分类问题其实是指待预测
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2023-08-03 11:33:19
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CNN-RNN:一种统一的多标签图像分类框架
文章是2017 CVPR的，主要用于多标签图像分类
摘要
虽然深度卷积神经网络(CNNs)在单标签图像分类方面取得了巨大成功，但需要注意的是，现实世界的图像通常包含多个标签，这些标签可以对应于一幅图像中不同的物体、场景、动作和属性，传统的多标签图像分类方法是对每个类别学习独立的分类器，并对分类结果进行排序或阈值
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2023-12-02 17:18:47
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一、基本介绍首先简单介绍下，多标签分类与多分类、多任务学习的关系：多分类学习（
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2022-12-18 00:02:09
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一、单标记标签1.单边标记只有开始标记，没有结束，单边标记通常没有内容，只是代表某个功能2.单标标记一般情况是一个特殊的功能3.单边标记常用的大概10余个4.语法格式<标签名称 属性1="属性值" 属性X="属性值">二、双边标记1.有头有尾的出现。类似于<html><html>2.语法格式：<标签名称 属性X="属性值" 属性XX="属性值">内容
# 机器学习 OneHot 分类标签
## 简介
在机器学习中，分类问题是一个常见的任务。在分类问题中，我们需要将给定的数据集中的样本分成不同的类别。分类问题中最常用的一种表示方法是 OneHot 编码。本文将介绍 OneHot 编码的概念和用法，并提供一个简单的代码示例。
## OneHot 编码
OneHot 编码是将分类标签转换为向量的一种编码方式。它将每个分类标签转换为一个只包含
原创
2023-12-10 13:44:07
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图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？本篇综述将带领大家了解多标签图像分类这一方向，了解更具难度的图像分类。作者 | 郭冰洋编辑 | 言有三1 简介 随着科学技术的进步与发展，图像作为信息传播的重要媒介，在通信、无人驾驶、医学影像分析、航天、遥感等多个领域得到了广
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2023-12-28 05:31:18
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文章目录简谈多分类与多标签分类数据准备数据生成网络结构训练模型 简谈多分类与多标签分类简单的说，输入一张图片进行分类：这张图片里面的物体（通常认为只有一个物体）属于某一个类，各个类别之间的概率是竞争关系，取最高概率标签为物体的类别。所以，多分类最后的激活为softmax函数。实际情况下，一个图片只能有一个物体未免太限制了，能不能一次性判断出图片里面多个物体，比如既有人又有车，网络输出含有每个物体
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2023-12-13 01:26:08
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多标签图像分类总结目录1.简介2.现有数据集和评价指标3.学习算法4.总结（现在存在的问题，研究发展的方向）简介 传统监督学习主要是单标签学习，而现实生活中目标样本往往比较复杂，具有多个语义，含有多个标签。 荷兰城市图片 （1）传统单标签分类 city（person） （2）多标签分类 city , river, person,
第三章 线性回归模型
这章主要介绍线性回归模型，回归问题的目标是给一个D-维的输入变量，预测出一个或者多个目标连续
变量的值。第一章已经介绍了多项式曲线拟合的问题，这个是特殊的回归问题，被称为线性回归模型。
通过线性组合基本函数，可以获得很有用的一类函数，具有很简单的分析属性，并且由于基本函数
可以不是线性函数，所以相对于输入来说，具有非线性，可
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2024-09-26 00:04:34
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