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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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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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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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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## 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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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
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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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
157阅读
# 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
95阅读
# 如何实现用于二分类的深度学习模型
## 引言
深度学习在近年来取得了巨大的成功，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域都有广泛的应用。在本文中，我将向你介绍如何实现一个用于二分类的深度学习模型。我们将使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架。
## 整体流程
下面是实现用于二分类的深度学习模型的整体流程：
```mermaid
journey
样本数据准
原创
2023-09-11 06:52:03
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本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解，第二部分是对二分类模型的代码讲解，其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样；在最后我们将训练好的模型保存下来，再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类（在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型，或者让保存下来的模型去处理自己的数据）。第三部分是多分类模型，多分类的过程和二分类很相似，只是在代码中有些地方需要做出调整。 第二部分是
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2024-07-19 00:06:19
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二分类临床预测模型 深度学习
在医疗行业里，利用深度学习技术对患者进行风险预测，尤其是二分类的临床预测模型，已经逐渐成为一项核心任务。传统的预测方法往往因特征选择不当、模型复杂度不足等原因，限制了预测准确性。因此，构建一个高效的二分类临床预测模型，对于提升医疗决策的科学性有着重要的意义。
为了说明这个问题，我们可以使用如下的公式描述当前的业务规模模型：
$$
A = \frac{P}{C}
适合二分类的深度学习模型的描述
在深度学习的应用中，二分类问题主要指在给定输入数据的情况下，对其进行内部分类，划分为两类（如正常或异常）。随着各种行业中数据量的不断增加与复杂性提升，构建准确、鲁棒的二分类深度学习模型变得尤为重要。本文将详细记录构建适合二分类的深度学习模型的过程，并涵盖相关参数解析、调试步骤、性能调优及排错指南等方面。
## 背景定位
在医疗影像处理、欺诈检测等场景中，二分类
# 深度学习二分类模型介绍
深度学习已在许多领域（如图像识别、自然语言处理）取得显著成就。二分类问题是深度学习中的一个基本问题，通常指将输入数据分为两个类别。本文将介绍几种常用的深度学习二分类模型，并提供一些代码示例以帮助理解。
## 1. 二分类模型概述
二分类模型的主要目标是根据输入特征来预测目标变量的类别。常用的深度学习模型包括：
- **逻辑回归**
- **神经网络**
- **
原创
2024-10-22 03:21:06
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前言该文只作为个人懒得每次都百度这个指标问题，收藏东西又太多不好翻找所作总结，仅供参考1 混淆矩阵混淆矩阵预测正例预测反例真实正例TP（真正例）FN（假反例）真实反例FP（假正例）TN（真反例）1.1 二分类问题的预测结果可以根据情况分成以下四类：真正例（True Positive）：预测值为1，真实值为1假正例（False Positive）：预测值为1，真实值为0真反例（True Negati
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2023-11-14 09:36:12
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记录下，吴恩达老师课程 Classfication的一个笔记，主要是公式的推导。笔记主要分为以下内容： 1、分类的用途 2、分类的假设函数选取 h(x) 3、分类的决策边界（使得拟合过程更加具体，直观） 4、代价函数 cost function 的表示 J(teta） 5、迭代取最优的参数一、分类的用途相比于回归问题，分类问题得到的 是 离散的值（discrete values）,我们主要讨论二分
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2023-12-10 13:52:29
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数据集我们将使用狗与猫数据集（有免费许可证），你可以在以下链接中找到：https://www.kaggle.com/datasets/biaiscience/dogs-vs-cats。这些数据集可以免费使用。我将向你展示如何创建一个模型来解决这个二分类任务，以及使用它对新图像进行推理。下载此数据集的第一件事是使用凭据访问Kaggle，然后下载Kaggle。你可以通过单击“创建新API token”
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2024-08-16 22:30:11
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