。前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容，用到了很多R包，虽然达到了目的，但是内容太多了，不太容易记住。今天给大家介绍一个很厉害的R包：tidymodels，一个R包搞定二分类资料的模型评价和比较。一看这个名字就知道，和tidyverse系列师出同门，包的作者是大佬Max Kuhn，大佬的上一个作品是caret，现在加盟rstudio了，开发了新的机器学习R包，也就是今天要介绍的tidymodel
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2024-03-13 11:30:28
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二分类问题评价指标评价指标准确率精确率召回率F1值ROCAUC 评价指标二分类问题评价指标的相关整理，持续更新。评价指标是针对同样的数据，输入不同的算法，或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。二类分类问题常用的评价指标是精准度（precision）、召回率（recall）、F1值 通常以关注的类为正类，其他类为负类，混淆矩阵表示如下： TP—将正类预测为正类数 FN—
说到softmax和sigmoid二者差别，就得说说二者分别都是什么。其实很简单，网上有数以千计的优质博文去给你讲明白，我只想用我的理解来简单阐述一下：sigmoid函数针对两点分布提出。神经网络的输出经过它的转换，可以将数值压缩到(0,1)之间，得到的结果可以理解成“分类成目标类别的概率P”。而不分类到该类别的概率，就是(1 - P)，这也是典型的两点分布的形式；softmax本身针对多项分布提
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2024-05-30 19:48:53
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算法的理解 Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢，就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的问题。BiKmeans只是Kmeans其中一个优化方案，其实还是有很多优化的方案，这里BiKmeans容易讲解和理解，并且容易用numpy, pandas实现。 那为什
效果评估是模型选择和算法设计的重要步骤，知道评估优劣才能选择最佳的模型和算法，本节介绍一些有关评估方法的定义，凡是在统计或大数据领域都用得到 真阳性 true positives, TP 真阴性 true negatives, TN 假阳性 false positives, FP 假阴性 false negatives, FN) 准确率 分类器预测正确性的比例
说到softmax和sigmoid二者差别，就得说说二者分别都是什么。其实很简单，网上有数以千计的优质博文去给你讲明白，我只想用我的理解来简单阐述一下：sigmoid函数针对两点分布提出。神经网络的输出经过它的转换，可以将数值压缩到(0,1)之间，得到的结果可以理解成“分类成目标类别的概率P”。而不分类到该类别的概率，就是(1 - P)，这也是典型的两点分布的形式；softmax本身针对多项分布提
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2023-06-21 22:32:10
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本文目录详解SVM一、什么是SVM1. SVM定义2. 函数间隔和几何间隔（1）函数间隔（2）几何间隔3. 支持向量二、SVM求解1. 问题描述2. SVM的对偶形式（1）对偶形式（2）求解（3）KKT条件 详解SVM一、什么是SVMSVM是一种二类分类模型，与感知机不同的是，他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括核技巧，使他成为实质上的非线性分类器。一句话总结：
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2024-09-26 13:29:37
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1. 常用的激活函数1.1 Sigmoid函数 Sigmoid函数的数学表达形式为：，它接受一个实数并将其压缩到0-1的范围内，其中大的负数将会变成0，而大的正数将会变成1。在历史上，sigmoid函数被经常使用到，因为它对神经元的激活有很好的解释性：从完全未激活的状态0，到完全饱和的激活状态1。实际上，
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2024-09-10 06:42:20
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本文章参考deeplearning 一书第六章6.2.2.2 Sigmoid Units for Bernoulli Output Distributions 要建立一个模型，不可或缺的有：1、数据，2、损失函数，3、模型算法，4、优化算法。今天我们讨论下损失函数这块。损失函数的设计，与模型最后输出的内容是有一定关联的。所以我们今天讨论二分类问题的损失函数时，主要
目录 二分类：多分类：一、什么是多类分类？二、如何处理多类分类？三、代码实践：评估指标：混淆矩阵，accuracy，precision，f1-score，AUC，ROC，P-R（不能用）1.混淆矩阵：2. accuracy，precision，reacall，f1-score：3. ROC图和AUC值：4 . 多类分类问题不能用P-R曲线 5.其他评分函数 ： score&nb
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2024-08-27 21:50:52
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最早类型的Adaboost是由Yoav Freund和Robert E.Schapire提出的，一种用于二分类的boosting集成学习方法。也是李航《统计学习方法》中所介绍的Adaboost。它将一系列弱分类器的线性组合，生成一个强分类器。需要注意的是这里的弱分类器的定义是学习的正确率仅比随机猜测略好的分类器。如果基分类器已经是强学习了，再用boosing的话可能提升的效果就不是很明显了。因为b
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2023-12-12 15:45:49
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文章目录一、相关概念1.logistic回归1.1前言1.2目的1.3流程1.4Sigmoid函数1.4.1公式1.4.2图像1.5优缺点2.最优化方法2.1梯度上升算法2.1.1梯度公式2.1.2例子2.1.3迭代公式2.1.4训练步骤2.2梯度下降算法2.2.1与梯度上升算法的区别2.2.2迭代公式2.2.3训练步骤2.3随机梯度上升算法2.3.1训练步骤3.分类3.1二分类3.2多分类3.
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2023-10-11 09:46:36
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1、背景应用背景是一个企业非法集资风险预测的竞赛，赛题提供了各个企业多维度特征的数据以及标注了部分企业有无非法集资风险的数据，目的是根据所提供的企业数据资料去预测出未标注的企业有无非法集资风险。其中有非法集资风险标注为1，无非法集资风险标注为0。该问题可以归结为一个二分类问题。本文采用keras框架搭建神经网络（keras框架高度模块化，使用简单上手快，以Tensorflow、Theano或CNT
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2024-04-09 02:04:59
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在文章NLP（二十）利用BERT实现文本二分类中，笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能，以判别是否属于出访类事件为例子。但是呢，利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题。因此，我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度。 本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类。关于ALBERT ALBERT的提出时间大约是在2019年10月，其第一作者为谷歌科学家蓝振忠
很算法在原理推导上都是假设样本是二分类的，比如SVM、Adaboost等，整个推导过程以至结论都是相对二分类的，根本没有考虑多分类，如果你想直接将SVM直接应用在多分类上是不可能的，除非你在从原理上去考虑多分类的情况，然后得到一个一般的公式，最后在用程序实现这样才可以。通常情况是将多分类转化为二分类问题。 那么多分类问题怎么转化为二分类问题？很简单，一个简单的思想就是分主次，采取投票机制。
逻辑回归基本概念 前面提到过线性模型也可以用来做分类任务，但线性模型的预测输出 y = wx + b 可能是（-∞，+∞）范围内的任意实数，而二分类任务的输出y={0,1}，如何在这之间做转换呢？答案就是找一个单调可微函数将分类任务输出y和线性回归模型联系起来，对数几率函数（Sigmoid函数）可以很好地胜任这个工作，函数图形如下，预测值z大于零判
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2024-03-29 06:47:34
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二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题，它指的是所有数据的标签就只有两种，正面或者负面。在这个例子中，我们学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或者负面。数据集介绍：本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化 的评论。数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么要
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2023-08-17 17:05:41
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二分类模型的复现原理如下数据工具模型的训练过程代码片通过可视化选择合适的插值方法利用插值曲线生成的数据训练模型参考 分界线上侧是颤振，下侧没有颤振。现在需要在上下两侧随机生成数据集 原理如下1.由数据点训练回归模型来拟合分界曲线2.由分界曲线生成颤振与不颤振的样本点3.由样本点训练分类模型4.由分类模型判断点是否颤振（但是，这篇文章的矛盾点在于，既然已经知道颤振分界曲线为，什么还要通过颤振曲线
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2024-05-07 13:28:35
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写在最前：在系统地学习了Transformer结构后，尝试使用Transformer模型对DNA序列数据实现二分类，好久前就完成了这个实验，一直拖着没有整理，今天系统的记录一下，顺便记录一下自己踩过的坑1、数据说明两个csv文件，共有三列，第一列是id，第二列每个数据都是一长串dna序列，第三列是它们的label，分别是0和1。数据的data列有点长，此处截了一部分供大家参考：2、python库准
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2024-08-08 11:51:45
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我在一开始学习数据科学中机器学习(Machine Learning)的时候重点都放在理解每个模型上，但是真的到用机器学习去解决问题的时候发现自己完全没有思路。所以今天的主要目的是用一个简单的例子和大家分享下使用Python的三方包sklean解决机器学习的思路。文中使用了Kaggle上著名的Titanic数据集，主要利用了Python三方包pandas，sklearn，和matlop
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2024-04-26 14:37:40
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