基于逻辑回归的二分类问题Rn→{0,1,…}
R
n
→
{
0
,
1
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2024-01-02 15:32:31
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最近闲起来了，总结一些之前用过的东西吧。大家参考就好，非专业学者。在做二分类问题时，我们通常只要用sofamax或者sigmod最后在输出层分类就好。这个就是深度学习的优越性，你可以不用了解原理，所以本人就是渣在这边，可以吧模型训练出很好的效果，但是对于算法理解还是不到位的。使用paddlepaddle框架可以很简单的进行分类，如下：#定义前向传播
def forward():
x = f
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2023-10-07 21:45:34
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本文首发于我的微信公众号里，地址：【完善版】深入理解GBDT二分类算法我的个人微信公众号：Microstrong微信公众号ID：MicrostrongAI微信公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！个人博客：
目录：
1. GBDT分类算法简
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2023-12-11 13:53:57
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二分类1.混淆矩阵 假设，我们有一个任务：给定一些患者的样本，构建一个模型来预测肿瘤是不是恶性的。在这里，肿瘤要么良性，要么恶性，所以这是一个典型的二分类问题。假设我们用y=1表示肿瘤是良性，y=0表示肿瘤是恶性。则我们可以制作如下图的表格： 如上图，TP表示预测为良性，而实际也是良性的样例数； FN表示预测为恶性，而实际是良性的样例数； FP表示预测为良性，而实际是恶性的样例数； T
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2023-12-26 22:38:14
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# 深度学习中的二分类模型实现指南
深度学习是机器学习中的一个重要分支，适用于处理复杂的数据集。在这里，我们着重讲解如何使用深度学习来进行二分类任务。二分类指的是将数据分为两个类别的任务，例如识别图片中的猫或狗。下面是实现二分类的整体流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------
目录一、什么是二分类二、案例分析 三、总结一、什么是二分类 二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。二、案例分析 我们之前的学习都是围绕回归来进行的
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2023-12-07 11:38:26
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二分类问题本文用到的符号约定：假如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x
x
表示，输出是不是猫，用yy=0或1表示。 一幅图片在电脑中以R、G、B三个矩阵来表示，每个矩阵维度和图片维度一致。如果图片分辨率为64*64，那么每个矩阵都是64*64。 那么创建特征向量x
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2023-11-09 06:59:09
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概要机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法，不仅可以进行二分类，还可以进行多分类。一、逻辑回归逻辑回归的本质就由线性回归演变而来，是一个线性分类器。sklearn实现的LogisticRegression不仅可用于二分类，也可以用于多分类。优点：模型训练速度非常快，计算量只与特征的数目有关。模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同特征对
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2023-10-13 23:22:41
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概要机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法，不仅可以进行二分类，还可以进行多分类。一、逻辑回归逻辑回归的本质就由线性回归演变而来，是一个线性分类器。sklearn实现的LogisticRegression不仅可用于二分类，也可以用于多分类。优点：模型训练速度非常快，计算量只与特征的数目有关。模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同特征对
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2023-10-13 23:22:41
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二分类问题模型指标本文旨在介绍比较在二分类模型中，常用的几个模型评估指标，包括：准确率，召回率，F1-score，ROC，AUC，MSE等1.简单概念2. 准确率P 召回率R和 F1值准确率（Precision） P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall） R=TP/(TP+FN)。通俗地讲，就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比
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2023-08-29 21:26:12
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作为深度学习的入门，先来讲一下简单的猫狗分类。深度学习：训练数据集，让计算机精准识别这个是猫还是狗。猫狗识别：1、数据预处理：准备训练集和测试集2、卷积神经网络模型：构建网络架构3、数据增强：图像数据增强方法与效果4、迁移学习准备数据 在当前py文件所在位置创建一个data文件夹，里面放入train、test俩个子文件夹，train和test中放
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2024-01-05 20:13:41
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支持向量机优点：泛化错误率底，计算开销不大，结果易解释。缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二分类问题。适用数据类型：数值型、标称型。1、 基于最大间隔分隔数据如果数据集是N维的，那么需要一个N-1维的对象来对数据进行分隔，该对象被称为超平面，也就是分类的决策边界。间隔：点到分隔面的距离。最优分隔超平面：找到距离分隔面最近的点，确保它们离分隔面的距离尽可能远。（原因
## 如何实现深度学习二分类模型源码
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现深度学习二分类模型的源码。下面我将为你详细解释整个流程，并提供每一步所需的代码以及代码注释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据集] --> B[数据预处理];
B --> C[构建深度学习模型];
C --> D[定义损失函数
原创
2024-05-15 06:09:54
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分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一个类别称作反类（negative class），比如判断垃圾邮件。多分类问题是指从多个分类中选择一个类别
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2023-11-06 19:47:22
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二元分类1）什么是二元分类？二元分类又称逻辑回归，是将一组样本划分到两个不同类别的分类方式。2）如何实现二元分类逻辑回归属于广义线性回归模型，使用线性模型计算函数值，在通过逻辑函数将联系值进行离散化处理。逻辑函数又称sigmoid函数，表达式为： 该函数能将的值压缩到(0,1)区间，通过选取合适的阈值，转化为两个离散值(大于0.5为1，小于0.5为0)朴素贝叶斯分类1）贝叶斯定理贝叶斯定理描述为：
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2024-01-04 09:59:26
143阅读
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
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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Bagging算法 （英语：Bootstrap aggregating，引导聚集算法），又称装袋算法，是机器学习领域的一种团体学习算法。最初由Leo Breiman于1996年提出。Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。简介Bagging是通过结合几个模型降低泛化误差的技术。主要想法是分别训练几个不同的模
# 如何实现深度学习二分类
## 首先，让我们看一下整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备) --> B(模型建立)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
```
## 接下来，让我们一步步来实现吧：
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备好数据集，确保数据集中包含两类数据，并且数据已经标记好分类。接下来，我
原创
2024-03-23 03:35:15
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如何处理训练集在神经网络的计算中，通常先有一个前向传播(前向暂停 forward pause)，接着有一个反向传播（反向暂停 backward pause）的步骤。逻辑回归：一个用于二分类的算法以猫的识别为例图片（64X64像素）在计算机中的保存：三个64X64的矩阵,对应R,G,B三种像素的强度值。定义一个特征向量，线性存储所有像素值，总维度是64X64X3。
输入是X（mXnx），输出Y（取值
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2023-09-23 10:04:02
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