由于分类问题的输出是0、1这样的离散值，因而回归问题中用到的线性回归模型就不再适用了。对于分类问题，我们建立逻辑回归模型。针对逻辑回归模型，主要围绕以下几点来讨论。Sigmoid Function （逻辑函数）Decision Boundaries (决策边界）Cost Function (代价函数）One vs All ——逻辑回归在多分类上的应用Sigmoid Function首先我们要先介绍
机器学习中，遇见的往往是二分类问题比较多，二分类模型的模型评价准则很多，Auc_score，F1_score，accuracy等等都是比较常用的。而针对多分类问题来说，有些二分类的评价准则就相对而言不怎么适用了。虽然可以将多分类问题转化为多个2vs2问题进行讨论，步骤繁杂的同时效果也得不到保障。目前在进行多模态的一个分类研究，在模型评价时也废了不少脑筋，所以在这里将看到的比较常用的多分类评价准则进
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2023-10-02 16:56:20
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# 多分类模型与深度学习
## 引言
在深度学习的广泛应用中，多分类模型被广泛使用于图像识别、文本分类等任务。本篇文章将介绍多分类模型的基本概念、实现方式以及用代码实例演示如何构建一个简单的多分类模型，最后我们还将借助一些图示帮助理解相关概念。
## 什么是多分类模型？
多分类模型是指将给定的输入样本划分为多个类别中的一个。与二分类问题（如判断邮件是否为垃圾邮件）不同，在多分类问题中，模型
原创
2024-09-28 06:12:01
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# 实现多分类深度学习模型的完整流程
作为一名经验丰富的开发者，我知道刚入行的你可能会感觉多分类深度学习模型的构建过程有些复杂。在这篇文章中，我会详细指导你如何实现一个多分类深度学习模型，并以表格的形式概述整个流程。
## 多分类深度学习模型的流程
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
目录1 介绍2 模型结构3 实验结果4 总结5 代码实践 1 介绍DeepFM 是华为诺亚方舟实验室在 2017 年提出的模型。论文传送门：A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction正如名称所示，DeepFM 是 Deep 与 FM 结合的产物，也是 Wide&Deep 的改进版，只是将其中的 LR 替换
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2024-09-27 20:39:04
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多分类模型和多任务模型（Multi-task Model）的区别在于：多分类模型：样本集包含多个类别，但是一个样本只属于一类。多任务模型：样本集包含多个类别，一个样本可以属于多个类别。一、多分类模型1、多分类模型使用交叉熵损失函数。在计算时其实就是-log(pt)，对一个样本来说，pt就是该样本真实的类别，模型预测样本属于该类别的概率。例如某样本的label是[0,1,0]，模型预测softmax
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2023-09-16 00:04:36
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分类算法的性能度量是指对分类算法的泛化性能评估，是衡量模型泛化能力的评价标准，泛化性能评价指标可以定量的评价泛化性能优劣。常用的一些指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score等。下面以二分类问题为例介绍分类算法的性能评价指标。二分类性能度量我们以西瓜好坏的预测为例，正例：好瓜，反例：坏瓜，对于二分类问题，将样本依据真实的类别和分类器的预
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2023-11-27 10:55:47
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在应用XGBoost算法进行多分类应用时，发生了如下错误： XGBoostError: b’value 0 for Parameter num_class should be greater equal to 1’ 意思是，参数num_class的xgboost sklearn包装值0应该大于1。 忽然，我理解了参数及其设置，这里的”num_class“参数，与”objective“参数匹配，本案
一、问题描述 现实中常遇到多分类学习任务，有些二分类学习方法可直接推广到多分类，但在更多情况下，我们是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。假设有N个类别C1，C2,......，CN，多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆分为若干个二分类任务求解。具体来说，先对问题进行拆分，然后为拆出的每个二分类任务训练一个分类器。在
Multi-class classification多类别分类觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me
3.8 Softmax regression原有课程我们主要介绍的是二分分类(binary classification),这种分类只能有两种可能的标记0或1,如果我们要进行多类别的分类呢... 有一种logistic回归的一般形式叫做Softmax回归.能让你在试图识别某一分类时
SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 （1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中； （2）间接法，主要是通
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2024-01-28 19:52:30
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作为计算机专业的学生，主要学习的是c++。在大二选修了python，如今过去了一年，可以说这一年里python对我来说用处颇多。下面就列举一下我学习python到现在都用它来做了什么。1. 学python的过程用来做题众所周知一堂没有课后作业的课不是好课(狗头)。而我们的python课作为一堂好中好的课，作业自然是不少。在学python的半个学期里，主要解决的问题一般是类似找出1～100里的勾股定
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2024-06-06 10:32:04
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数据模型-对象-有序集合对象ziplist 编码skiplist编码为什么有序集合需要同时使用跳跃表和字典来实现？编码的转换 有序集合的编码可以是ziplist或者skiplist。ziplist 编码ziplist编码的压缩列表对象使用压缩列表作为底层实现，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的成员（member），而第二个元素则保存元素的分值（score）。
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2024-05-31 16:38:57
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Softmax二分类和多分类其实没有多少区别。用的公式仍然是y=wx + b。 但有一个非常大的区别是他们用的激活函数是不同的。 逻辑回归用的是sigmoid，这个激活函数的除了给函数增加非线性之外还会把最后的预测值转换成在【0,1】中的数据值。也就是预测值是0<y<1。 我们可以把最后的这个预测值当做是一个预测为正例的概率。在进行模型应用的时候我们会设置一个阈值，当预测值大于这个阈值
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2023-10-19 23:02:16
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目录1 Softmax层介绍2 选择Loss函数2.1 NLLLoss损失函数2.2 CrossEntropyLoss损失函数3 MNIST训练实例代码详解3.1 准备数据集3.2 建立模型3.3 构建损失函数和优化器3.4 训练+测试3.5 完整代码+运行结果4 遇到问题 本节课以深度学习经典数据集MNIST数据集为例展开
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2023-09-18 03:12:30
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多分类预测分析深度学习模型
在当今数据驱动的商业环境中，多分类问题广泛存在于各个领域，如图像识别、语音识别、文本分类等。通过构建深度学习模型来解决多分类的问题，不仅提高了预测的准确性，同时也能显著提高决策效率。对于许多企业来说，准确的多分类预测能直接影响到业务成果和市场竞争力。
> “我们需要一个模型来帮助我们更准确地分类客户，当前的系统实在太慢了！” - 用户反馈
时间轴上，三个月前我们发
元算法（meta-algorithm）是对其他算法进行组合的一种方式，即模型融合。模型融合主要分为三种：Bagging、Boosting和Stacking。 思想：将弱分类器融合成强分类器，融合后比最强的弱分类器更好。 7.1 基于数据集多重抽样的分类器多种分类器的组合成为集成方法（ensemble method）或者元算法（meta-algorithm）。集成方式包括：不同算法集成、同一算法不同
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2024-09-25 17:53:04
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今天给大家介绍两个多分类任务中的经典网络模型LeNet5和AlexNet。内容源来自“有三AI”，感兴趣的读者可以关注公众号“有三AI”。首先要给大家普及以下网络深度和网络宽度的概念，强调一点，池化层是不算入网络深度的。网络的深度：最长路径的卷积层+全连接层的数量，这是深度学习最重要的属性。如图，以简单的LeNet5网络为例，网络中包含3个卷积层，2个全连接层，所以网络深度等于5。C1+C3+C5
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2023-09-27 18:47:43
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## 深度学习多分类实现流程
### 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 数据集准备
op2=>operation: 模型搭建
op3=>operation: 模型训练
op4=>operation: 模型评估和调优
op5=>operation: 模型预测
e=>end: 结束
st->op1->op2->op3->op4->op5->e
`
原创
2023-08-14 15:22:19
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对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。时间序列定义在涵盖各种类型的时间序列 (TS) 分类方法之前，我们先统一时间序列的概念，TS 可以分为单变量或多变量 TS。单变量 TS 是一组有序的（通常）实数值。多变量 TS 是一组单
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2023-10-12 21:05:06
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