最近一直忙着找工作的事，难得抽出一点时间更新博客。前段时间仔细研究了一篇文章——运用机器学习来预测情感分类，也就是数据分析中最基本的分类模型的应用，感觉很有意思。于是自己在这篇文章基础上，完善了一下思路和代码，既有可视化的数据体验，也得到了不错的预测结果(主要靠调参数)。本文借鉴了微信公众号R语言中文社区一篇文本情感分类的文章。  
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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# 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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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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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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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
# 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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| 1
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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# 分类标签转换为数字的机器学习应用
在机器学习中，数据的预处理是一个至关重要的步骤。尤其是分类任务，往往需要将文本标签转换为数字格式，以便算法能够理解。本文将深入探讨分类标签转换为数字的必要性、方法及相应的代码示例。
## 为什么需要将标签转换为数字
机器学习算法通常处理的是数值数据。文本数据或类目数据（如 "猫"、"狗"、"鸟"）对于大多数算法而言，没有直接的意义。因此，需要将这些文本标
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
对于很多刚刚接触SEO的新手朋友来说，会经常听到别人提及网站的三大标签。那么，具体什么是网站的三大标签呢？其实网站的三大标签指的就是title、keywords、description，通俗一点也可以说是网站的三要素：标题、关键词、描述。当我们在搜索引擎中搜索一个关键词的时候，在搜索结果展出出来的首先就是网站的标题和描述，也就是title和description，而关键词也就是keywords需要
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2023-12-15 20:11:59
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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
先从基本术语说起：数据集（data set）：其中每条记录是关于一个事件或对象的描述，称为一个‘示例（instance）’或一个’样本（sample）’，也叫‘特征向量（feature vector）’。所以说数据集就是一组特征向量的集合。标记（Label）：示例结果的信息称为标记（label),拥有标记的示例称为样例（example）。 即：sample + label = example 。
1、xml使用labelmg工具对图片进行标注得到xml格式文件，以图片为例介绍内容信息：对上面的图片进行标注后，得到xml文件：其内容分类两部分：第一个黑色方框，图像的整体部分，包括图像的名称、位置、长宽高等等；第二个黑色方框，标注框信息，每个红色框就是一个object标签（表示一个标注框）的信息，包括目标类别名称、位置信息等xml内的信息是由一个个对象组成，标签之间存在层级关系，例如annot
下面介绍一下比较重要的模型LeNet输入一个3232的图片，通过Convolutions后，转为6个2828的形状（卷积核为655），下面做池化，把2828的图片转为1414的图片，然后再做卷积得到161010的图片，然后再做池化，得到1655的图片，最后做三个全连接层120维到84维到最后输出的10维。AlexNet彩色图片有3个通道，卷积神经网络在低层次做局部特征，在池化后会关注一些全局的特征
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2024-09-27 13:26:51
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允中 量子位 报道 |开源地址来了。上个月，腾讯AI实验室宣布开源多标签图像数据集ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101.现在，GitHub地址传送如下：https://github.com/Tencent/tencent-ml-images开源内容包含3方面：ML-Images数据集的全部图像URLs,以及相应的类别标注。出于原始图像版权的考
1. 多标签（multi-label）数据的学习问题，常用的分类器或者分类策略有哪些？依据解决问题的角度,算法可以分为两大类：一是基于问题转化（Problem Transformation）的方法。 基于问题转化的多标记分类是转化问题数据，使之适用现有算法。代表性学习算法LP[[1]]，Binary Relevance[[2]]，Calibrated Label Ranking[[3]
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2023-10-27 15:10:19
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机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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# 深度学习图像分类的Label标签格式：新手指南
在深度学习的项目中，尤其是图像分类任务，标签（Label）格式的正确设置是非常重要的一步。本文将为刚入行的小白们提供一个关于如何实现图像分类标签格式的完整指南。我们将通过一个清晰的流程图和详细的代码示例来帮助你理解。
## 流程概述
下面是实现深度学习图像分类标签格式的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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