论文名称：Few-shot Learning for Multi-label Intent Detection论文作者：侯宇泰、赖勇魁、吴禹杉、车万翔、刘挺原创作者：侯宇泰论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.05256代码链接：https://github.com/AtmaHou/FewShotMultiLabe小样本学习（Few-shot Learning）近年来吸引
机器学习练习 3 - 多类分类在本练习中，您将实现一对一的逻辑回归和神经网络来识别手写的数字。在开始编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座，并完成相关主题的复习问题。要开始这个练习，您需要下载启动代码并将其内容解压缩到您希望完成这个练习的目录中。自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别邮件信封上的邮政编码（邮政编码）到识别银行支票上所写的金额。本练习将展示您所学习到的方法如何用于此分类任务。在
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2023-09-19 10:55:06
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二分类、多分类与多标签问题及对应损失函数的选择之前只是了解了一些图像分类的知识，知道它大概的意思，因为笔者的研究最终也可以叫做分类，所以今天有时间来一起整理下图像分类以及对应的损失函数。开始学习~?1 . 概念（1）二分类:表示分类任务有两个类别，比如我们想识别图片中是不是狗，也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是狗，用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了
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。在现实任务中往往遇到的是多分类问题，有些二分类学习方法可以推广到多分类上使用，但是在更多情况下可以使用拆解法，把一个多分类任务分成多个二分类任务解决。多分类问题的解决思路就是使用拆解法。利用二分类学习器进行多分类问题学习。先对问题进行拆分，再为拆分出来的每一
在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的用于句子级别分类的卷积神经网络模型的模型。本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新文本分类体系结构的标准基线。我假设您已经熟悉应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。如果没有，我建议首先阅读了解NLP的卷积神经网络，以获得必要的背景知识。数据和预处理我们将在这篇文章中使用的数据集是电影评论数据集：下载地址（
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2024-09-24 19:25:09
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描述性分析：反映客观现象各种数量特征的一种分析方法，包括数据集中趋势分析，数据离散程度分析、数据的频数分布分析等。推断性分析：研究根据样本数据来推断总体数量特征的分析方法，本书介绍了相关分析、回归分析、时间序列分析等分析方法探索性分析：通过一些分析方法从大量数据中发现未知且有价值的信息，寻找变量间的相关性的过程。本书介绍了聚类分析、因子分析、对应分析等分析方法。目录一.描述性分析频率分析分类变量的
本文主要主要讨论了softmax的代价函数及其梯度的求解过程，最后给出了之于多分类任务的选型意见
LR是一个传统的二分类模型，它也可以用于多分类任务，其基本思想是：将多分类任务拆分成若干个二分类任务，然后对每个二分类任务训练一个模型，最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果。一般来说，可以采取的拆分策略有：one vs one策略
按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 QQ：1033553122 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖，参与抽奖产品有iphone, 华为，小米，魅族，vivo，三星手机，要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率(基准概率，非绝对概率，即允许存在一定偏差)，ip
原创
2021-06-01 10:36:05
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前言在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（Loss Function）。**损失函数（Loss Function）**是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。若损失函数很小，表明机器学习模型与数据真实分布很接近，则模型性能良好；若损失函数很大，表明机器学习模型与数据真实分布差别较大，则模型性能不佳。我们训练模型的主要任务就是使用优化
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2024-04-26 14:30:21
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SVM核函数：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数，傅里叶核，样条核 参考SVM核函数关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（A） A. Logit回归目标函数是最小化后验概率 B. Logit回归可以用于预测事件发生
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2024-08-02 07:59:31
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文章目录前言1. 类别权重如何计算2. tensorflow.keras.model.fit API 配置3. 实现方法3.1 数据集介绍3.2 代码实现3.3 完整代码相关API 官方文档 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0前言最近几个月一直在做时间序列分类相关的工作，在实际应用工作中，调整模型参数对模型的性能表现的影响比较大。通过设置分类权重平衡原来数据集中样
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2024-06-08 17:17:31
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模型训练中，如果希望模型更偏向某一类数据或更聚焦于某一批样本，可以采用对数据类别和数据加权的形式达到上述效果。keras 默认设置下，样本的权重取决于其在数据集中的频率，即原始样本的分布。有两种方法可以对数据进行加权，而与采样频率无关。Tips：如下代码为方便测试跑通准备，分别构建了深度模型并加载了手写数字识别数据，可以直接忽略看后面~def get_uncompiled_model():
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2024-04-05 22:37:10
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多分类问题Softmax Classifier分类器全连接网络：用线性层将网络连接在一起 softmax数学原理： loss函数实现方法：import numpy as np
y = np.array([1,0,0])
z = np.array([0.2,0.1,-0.1])
y_pred = np.exp(z)/np.exp(z).sum()
loss = (-y*np.log(y_pred))
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2024-04-15 13:45:29
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# PyTorch极度不平衡样本的多分类处理
在深度学习中，处理样本不平衡问题是一个常见的挑战。特别是在多分类问题中，样本的不平衡会导致模型在训练时偏向于样本量大的类别，从而影响整体的分类准确性。本文将介绍在PyTorch中处理极度不平衡样本的多分类问题，包含代码示例和可视化图表，希望能帮助读者更好地理解这一课题。
## 一、什么是样本不平衡？
样本不平衡是指在数据集中，各类别样本数量差异非
原创
2024-08-05 09:21:30
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基本概念 范数 L0范数：在对抗样本中，常指对抗样本相对原始图片所修改像素的个数。 L1范数：也叫做曼哈顿距离、最小绝对误差，度量两个向量之间的差异，表示向量中非零元素的绝对值之和。 L2范数：欧氏距离就是L2范数，表示向量元素的平方再开方。指对抗样本相对原始图片所修改像素的变化量的平方和再开方。 无穷范数：Linf,用于度量向量元素的最大值，指对抗样本相对原始图片所修改像素的变化量绝对值的最大值
学习Logistic回归的时候，在sklearn的LogisticRegression类中，构建学习器时，有一个参数是class_weight。另外在这个类的fit方法中，有一个参数是sample_weight。对这两个参数有一些认识，写篇文章记录一下。类权重： class_weight 对于分类任务，当样本集中各个类的
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2024-03-21 09:06:37
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文章目录一瞥什么是样本类别分布不均衡？样本类别分布不均衡导致的危害？解决方法：1.通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡（1）过抽样（over-sampling）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法。（2）欠抽样（under-sampling）：通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡2.通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡（1）带权值的损失函数：（2）难例
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2024-03-01 14:14:56
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多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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描述：计算每个特征对样本集进行划分所获得的信息增益，然后做归一化处理可以得到每个特征的权重目标：样本降维一种算法策略：参考决策树的划分选择首先引入概念信息熵、信息增益。信息熵（information entropy）是度量样本几何纯度最常用的一种指标。假定样本集合D中第k类样本所占的比例为
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2024-03-27 13:05:30
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当我们进行这样处理是会产生非常多的参数，我我们可以通过以下详细过程进行分析，如何利用最少的参数等到相同的结果这只是一个分类情况，就用了16个参数，之后看最后的结果使用了16*9个参数才能计算完成，而且这只是一层，我们发现最后的结果一般只与四个参数有关，我们可不可将这四个参数提取出来最后通过一个卷积层将数据进行转换在上图中，输入和卷积核都是张量，卷积运算就是卷积分别乘以输入张量中的每个元
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2024-01-14 19:32:13
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