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
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。 1） ROC曲线 在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模
1. 随机森林优缺点随机森林（RF）是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基分类器进行集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。Bagging就是对数据集训练多个基分类器，然后将基分类器得到的结果进行投票表决作为最终分类的结果。基分类器在构建过程中需要尽可能保证训练出的基分类器有比较大的差异性，这就需要用对训练样本集进行采样，不同的基分类器训练不同的样本集。但是样本过少
Keras学习之三：用CNN实现cifar10图像分类模型1 卷积神经网络简介卷积神经网络和全连接神经网络一样，都是由多个神经网络层连接而成。不同的是CNN一般是由多个卷积层，池化层交替连接起来，用于提取输入数据的高层特征，并缩小数据的维度。最后对提取出的特征进行神经网络分类形成最终的输出。更详细的卷积神经网络相关知识可参见第4节提供的链接。2 Keras对CNN的支持keras.layers包中
文章还不完善，会慢慢更新。1.介绍2.Deep learning:深度学习已经广泛应用各个领域，不管是图像识别还是语音识别方面均已超过原有的机器学习算法。取代了传统的人工特征方法。2.1 Spectrogram：声音信号是一维时域信号。通过傅里叶变换，到频域上可以看出信号的频率分布，但是丢失了时域信息，无法看出频率分布随时间的变化。为了解决这个问题，常用的办法是短时傅里叶变换（STFT）。2.1.
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
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.
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
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
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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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
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
。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
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
文章目录源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV2网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练总结 源码下载https://github.com/bubbliiiing/classification-pytorc
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
之前训练出来的loss是比较离谱的，形如后来改了线性层和激活层的一些维度，但是loss还是上面的图像，后来经过检查原因，原来是：交叉熵写错了，giao 贴一个改过来之后的loss嗯。。看着还挺好看的，这里面实现的还没有那个验证（没学到呢）只是一开始的训练，训练了800个epoch，不过对于梯度啥玩意的有了一定了解，嗯，，是这样的import paddle
import matplotlib.pyp
目录1 二分类模型评估1.1 混淆矩阵1.1.1 ACC1.1.2 PPV1.1.3 TPR1.1.4 FPR1.1.5 F-Score1.1.6 小结 1 二分类模型评估1.1 混淆矩阵在完成机器学习建模之后，我们需要用一些指标，来度量模型性能的好坏（即模型的泛化能力），以便对比不同模型，从而知道哪个模型相对好，哪个模型相对差，并通过这些指标来进一步调参逐步优化模型。对于分类和回归两类
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2023-09-04 17:00:13
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在机器学习分类模型的建立过程中，根据目标变量的取值分布不同，可以分为二分类模型与多分类模型。在信贷风控中，例如申请信用评估、客户流失分析等模型应用属于二分类场景，信用风险评级、客户价值分层模型应用等属于多分类场景。虽然二者同属分类场景模型，可以解决样本数据的类别划分问题，但在模型训练的算法参数、模型实践的输出结果等方面，必然存在着对数据分析与业务理解的差异，尤其是针对模型效果的评估，在具体指标的实
深度学习不能只是一味的看paper，看源码，必须要亲自动手写代码。最近好好学了下TensorFlow，顺便自己写了一个简单的CNN来实现图像分类，也遇到了不少问题，但都一一解决，也算是收获满满。重在实现，不在结果。 首先我使用的数据集是CIFAR-10IDE使用的是ipython notebook（并不好用，建议少用ipynb）模型结构层数比较少，因为我的笔记本并跑不快。 两个卷积层，两个全连
