现在让我们来继续认识一下到底什么是机器学习呢？在机器学习中，最常见的问题就是分类（classification）问题，所谓的分类问题，就比如我们用机器学习算法，将病人的检查结果分为有病和健康，是一个医学方面的二分类问题（将要区分的数据分为两个类别）。再例如在电子邮箱中，收到邮件之后，电子邮箱会将我们的邮件分为广告邮件，垃圾邮件和正常邮件，这就是一个多分类的问题（将要区分的数据分为多个类别）。为什么
本文制作了一个三分类的网络来分类mnist数据集的0，1，2.并同时制作了一个力学模型，用来模拟这个三分类的过程，并用这个模型解释分类的原理。上图可以用下列方程描述只要ωx0，ωx1，ωx2，ωx012这四个数已知这个方程组是可以解的。现在设计一个网络来计算ωx0制作一个网络分类mnist 0和一张图片x，让左右两个网络实现参数共享，让x向1，0，0收敛，让mnist 0向0，1，0收敛将这个网络
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2023-10-10 10:06:26
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主要内容： 1、knn工作原理 2、knn开发流程 3、knn算法特点 4、项目实战：knn实现 iris鸢尾花数据集三分类问题一、KNN 工作原理 1、假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。 2、输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。2.1、计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。
2.2、对
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2024-02-03 13:50:13
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一、分类模型1.1、决策树优点 一、决策树易于理解和解释。我们可以通过言语就能是别人明白 二、数据的准备往往是简单或者是不必要的。其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性 三、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 四、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 五、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
# 三分类机器学习入门指南
在当今的数据驱动时代，机器学习被广泛应用于各个领域。对于刚入行的小白来说，了解三分类（即将数据分为三个类别）机器学习的流程和实现方法非常重要。本文将指导您完成三分类机器学习的全过程，并提供每一步的代码示例和解释。
## 整体流程
首先，我们展示一个三分类机器学习的基本流程，包括数据准备、模型选择、训练和评估等步骤。
```mermaid
flowchart TD
提到KNN相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸])。本文就KNN的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。knn_base.py1. 原理篇我们用大白话讲讲KNN是怎么一回事。1.1 渣男识别如果有一个男生叫子馨，我们如何识别子馨这个家伙是不是渣男呢？首先，我们得了解一下这个子馨的基本信息。比如身高180cm，体重180磅，住宅180平米，眼镜180度。那么，我们可以
目录前言1.1 分类问题1.2 softmax回归模型1.3 单样本分类的矢量计算表达式1.4 小批量样本分类的矢量计算表达式1.5 交叉熵损失函数1.6 模型预测及评价小结 前言前两篇文章介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax
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2023-12-14 19:04:49
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在机器学习领域，三分类机器学习模型是一种普遍的分类模型，用于将数据分为三类。这种模型可以广泛应用在多个行业，例如医疗诊断、金融风险评估和图像识别等。本文将详细探讨如何构建和实现一个三分类机器学习模型，包括技术原理、架构解析、源码分析及应用场景等重要部分。
### 背景描述
在当今数据驱动的世界中，分类问题几乎无处不在。例如，考虑以下场景：
1. 医疗领域中，医生需要根据病人的症状将他们归类为
micro-F1和macro-F1详解摘要micro-F1：macro-F1：weighted-F1调参 2022.04.06 修改了二分类F1的表述错误，增加了macro和micro的权重倾向 2021.12.21 修改了图像，并将部分公式由图片转换为公式，修改了部分表述方式摘要 F1-score：是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标，用于测量不均衡数据的精度。它同时兼顾了分类模型
(A，B)---m*n*k---(1,0)(0,1)对于一个二分类网络可以将被分类的A和B分别理解为粒子和环境，因为粒子处于环境中。于是A和B之间的距离可以理解为0。因为t=s/v，则即便A和B之间的相互作用的速度小于光速，A和B之间仍然可以实现瞬时作用，并不违反理论。( A, B, C )---m*n*k---( 1, 0, 0 )( 0, 1, 0 )( 0, 0, 1 )对于一个三分类网络要
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2023-10-15 13:19:25
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# 二、数据解析类** # 3.计算AI模型的推理结果 # 准确率是衡量一个模型效果好坏的重要指标。函数cal_acc能够对真
1 ROC曲线的概念受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为 感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一 信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以假阳性概率（False positive rate）为
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2023-12-14 21:11:44
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文章目录推荐阅读前言关于代码第一部分Softmax分类器相关公式与步骤相关公式梯度下降步骤数据集获取从零开始实现softmax多分类器导入数据初始框架step1:将label向量化step2:根据训练集初始化模型参数step3:对特征进行加权组合step4:softmax激活函数step5:计算交叉熵损失函数step6：单轮模型参数迭代step7：梯度下降，整合模型训练模块代码step8：完成预
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2023-11-13 16:14:57
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文章目录1. 欠采样（1）NearMiss（2）Tomek Link（3）ENN（edited nearest neighbour）2. 过采样（1）SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique)（2）ADASYN（ADAptive Synthetic Sampling ）3.重采样4.权重调整5.集成学习方法 类别不均衡是指在分类学习算法中，
经过多时的摸索，终于实现分类器的训练。不敢保证每次都成功，但有一次实现，就可以把该注意的记录下来分类器的训练分三步进行：第一步：收集材料正负样本材料的收集，本人是在灰度图下进行实验的。正样本的大小最好一致，负样本的大小没有要求，只要图片内没有目标就行。1.正样本描述文件正样本放在单独的文件夹下，并建立描述文件，描述文件格式为txt，每行的描述形式为./face是和描述文件在同一路径下的正样本文件夹
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2023-12-31 14:35:49
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分类模型分类模型的因变量是离散值，不同与回归模型的因变量为连续值，单单衡量预测值和因变量的相似度可能行不通。分类问题中，我们对于每个类别犯错的代价不尽相同。衡量分类模型的方式也与回归模型不同。为了解决这些问题，我们定义用于评估分类模型的指标。 我们使用一个 2x2 混淆矩阵来总结我们的模型，该矩阵描述了所有可能出现的结果（共四种）真正例TP：是指模型将正类别样本正确地预测为正类别。真负例TN：是指
3.5. 图像分类数据集在介绍shftmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集本章开始使用pytorch实现啦~本节我们将使用torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成:
torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口
torchvision.models: 包
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2024-08-27 16:17:15
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目录前言一、文本识别背景二、CRNN+CTC算法概述三、CRNN+CTC整体算法3.1、backbone：CNN3.2、neck：LSTM3.3、head：CTC测试时解码3.4、CTC LossReference 前言这篇主要是介绍下CRNN+CTC的原理和主要代码。有两个难点：双向LSTM原理CTC Loss原理一、文本识别背景文本识别是OCR的一个子任务，主要是识别一个固定区域（一般为文本
今天在研究拓扑结构时想到了网线的分类，复习一下： 绞线常见的有3类线，5类线和超5类线，以及最新的6类线，前者线径细而后者线径粗，型号如下： 1）一类线：主要用于传输语音（一类标准主要用于八十年代初之前的电话线缆），不同于数据传输。 2）二类线：传输频率为1MHZ，用于语音传输和最高传输速率4Mbps的数据传输，常见于使用4MBPS规范令牌传递协议的旧的令牌网。 3）三类线：
在本博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 解决“三分类”问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及安全加固等方面的具体步骤。
首先，确保满足我们的系统要求，这里是系统要求的表格：
| 系统类型 | 版本 |
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| 操作系统 | Ubuntu 20.04+ |
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