DeepFM在前面一篇文章中提到，目前遇到特征组合的问题，主流做法主要会分成两类：FM系列、DNN系列。关于DNN相关内容，是深度学习基础知识，本处不展开介绍，直接使用。本文主要介绍FM+DNN的结合体：DeepFM相关内容。文章依旧主要从三方面展开对FM算法介绍
When – 什么时候需要考虑DeepFM算法What – 究竟什么是DeepFM算法How – DeepFM怎么使用1. Wh
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2023-10-18 19:36:03
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# 深度学习多分类训练代码指南
## 一、实施流程概述
在实现深度学习的多分类任务时，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-------------------------|
| 1. 数据准备 | 收集和处理数据，包括标签 |
| 2. 数据预处理 | 将数据划分为训练集和测试集，进行归一化或标准化
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
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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正文共1737张图，7张图，预计阅读时间11分钟。github：https://github.com/sladesha/deep_learning01前言 DeepFM，Ctr预估中的大杀器，哈工大与华为诺亚方舟实验室荣耀出品，算法工程师面试高频考题，有效的结合了神经网络与因子分解机在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，这样的称号我可以写几十条出来，这也说明了DeepFM确实
## 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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训练一个分类器之前的文章中已经介绍了Pytorch的基本内容，这次将会进入实战，尝试训练一个分类器并进行测试。开始之前Python提供了处理各种数据的package，如处理图片时可以使用Pillow、OpenCV等；处理音频时可以使用scipy、librosa等；处理文本时可以使用基于Python或Cython的原始加载或者选择NLTK、Spacy等。 但Pytorch针对视觉处理，专门创建了一个
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2023-10-17 22:22:17
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# coding: utf-8
import tensorflow as tf
class TCNNConfig(object):
"""CNN配置参数"""
embedding_dim = 20 # 词向量维度
seq_length = 100 # 序列长度
num_classes = 73 # 类别数
num_filters = 256
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2023-12-14 01:44:57
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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
208阅读
# 深度学习多分类任务实现流程
## 1. 数据准备
在开始深度学习多分类任务之前，我们首先需要准备好数据。数据准备包括数据收集、数据清洗和数据划分等步骤。具体流程如下表所示：
| 步骤 | 任务 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 收集数据 | 无需代码 |
| 2 | 清洗数据 | 无需代码 |
| 3 | 数据划分 | `train_test_split`
原创
2023-07-23 20:15:20
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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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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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# 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 |
|------|----------------------------|
# 实现深度学习多分类问题的步骤
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
Start --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建模型
构建模型 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> End
End --> 终止
```
## 每一步具体操作及代码示例
### 1. 数据预处理
在进行深度学习多分
原创
2024-05-11 06:51:19
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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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多分类问题基本都是建立在二分类问题基础之上的，简单说就是：将多分类问题拆解成多个二分类问题去解决，具体来说，通常有两种策略：One-Versus-The-Rest （OvR）One-Versus-The-Rest （OvR） 也叫 One-Versus-All（OvA）：即每一个类别和所有其他类别做一次二分类，全部类别都做完后，就等于实现了多分类。一个有N种分类的问题使用此策略需要进行N次二分类处
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2023-11-20 21:57:18
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分类分类是一个将思想或事物进行识别、差异化和理性化的过程。也通常是出于某一目的，进行分门别类（分组）。最初的博客页面自带了分类功能；文章和类别是一一对应的。后来对分类进行了延伸，允许子类的存在，允许一篇文章对应多个分类。标签标签是网络体系里，对某块信息（网址、图像、文件等）的一个非体系的关键词或术语。有了这种元数据（描述数据的数据）的辅助描述，有利于再次浏览或搜索原数据（被描述的数据）。标签有利于
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2024-08-20 12:00:30
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与上一节类似的解释就不多重复了路透社数据包含许多短新闻以及其对应的主题，它是一个f vectorize_sequences
原创
2022-12-13 11:21:50
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# 深度学习多分类的预测
深度学习已经成为现代人工智能领域的一个重要研究方向，它在图像识别、自然语言处理和语音识别等多个领域取得了显著的成果。本文将聚焦于深度学习中的多分类预测问题，通过举例说明如何使用深度学习模型进行多分类预测，并附上相关代码示例。
## 什么是多分类
多分类（Multi-class classification）是指从多个类别中对输入数据进行分类的任务。与二分类（bina
推荐系统模型之DeepFMDeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction是华为和哈工大在2017发表的论文，在Wide&Deep结构的基础上，使用FM取代Wide部分的LR，不需要再做复杂的特征工程，可以直接把原始数据输入模型。主要思路DeepFM=DNN+FM因子分解机(Factorizati
