2.6 多类别分类问题：它属于哪种玻璃多类别分类问题与二元分类问题类似，不同之处在于它有几个离散的输出，而不是只有两个。回顾探测未爆炸的水雷的问题，它的输出只有两种可能性：声纳探测的物体是岩石或者水雷。而红酒口感评分问题根据其化学成分会产生几个可能的输出（其口感评分值是从3分到8分）。但是对于红酒口感评分问题，口感评分值存在有序的关系。打5分的红酒要好于打3分的，但是要劣于打8分的。对于多类别分类
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2024-08-11 17:23:27
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Bert模型全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，主要分为两个部分：1训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分，2训练具体任务(task)的fine-tune部分。Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。相比之前的Word Embeddin
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2023-12-25 20:15:30
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（作者：陈玓玏）一直以来，我自己处理文本分类都是用的正则，但正则需要经常去维护，短信模板如果更新了，就需要考虑把新模板加到正则表达式中。这样其实挺费神的，虽然我们可以使用pyltp对文本做一些机构名/人名的替换，然后将文本去重，清洗出相对好提取正则的模板，但分类和消息来源多了之后，需要处理，测试的模板量还是很大的，所以就想，能不能把已经用正则进行分类的文本，以及正则判别出的分类做label，然后用
# 使用Python的Scikit-learn进行多分类任务
随着机器学习的发展，多分类任务在各种应用中变得越来越常见，如文本分类、图像识别等。Python的Scikit-learn库提供了丰富的工具和算法，帮助我们解决多分类问题。本文将通过代码示例介绍如何使用Scikit-learn进行多分类任务，并提供一些相关的可视化图表。
## 什么是多分类任务？
多分类任务是指在给定输入数据的情况下
分享来自 用于多标签Tweets分类的微调Bert模型为了解决数据不平衡问题，本文 采用自适应的方式为类赋这里不涉及到多的代码 这里我会带着大家 我们一起 解读论文里的东西，会有些不全 有些细节不到位欢迎在评论区指出 说到底直接开始进入正题：相关工作：  
分类统计图（1）统计柱状图barplot(均值和置信区间) （2）灰度柱状图countplot （3）点图pointplot(均值和置信区间)分类散点图当有一维数据是分类数据时，散点图成为了条带形状： （1）航线图stripplot，设置参数添加抖动方法jitter=True(点的直接展示) （2）生成蜂群图swarmplot，避免散点重叠(点的直接展示)分类分布图（1）箱式图boxplo
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2024-08-06 11:52:29
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兴奋去年， Google 的 BERT 模型一发布出来，我就很兴奋。因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你)。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型(Pre-trained Language Modeling)，具有很多的相似性。所谓语言模型，就是利用深度神经网络结构，在海量语言文
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近； K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属
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2024-10-11 06:50:21
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01 GBDT GBDT全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差
上一篇博文介绍了使用imageai通过五行代码来实现图像分类的问题，如果不使用imageai，使用keras和tensorflow如何灵活的训练图片多分类问题呢，其实imageai也是基于keras api封装的图像识别库。 python，tensorflow，keras等库的安装参见上一篇博文的环境搭建部分：开发环境搭建 &nbs
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2024-06-04 08:30:29
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列表是python中非常常用的一个数据结构，它的语法如下： [item1, item2, item3, …] 由中括号将所有列表元素括起来，不同的元素之间通过逗号分隔。 列表中的元素item，支持几乎所有类型的数据，并且同一个列表中的所有元素可以是不同的数据类型。所以列表使用起来会非常灵活。用过C语言数组结构的同学应该知道，数组结构只能存储同一类型的元素，比如整型数组、字符串数组等等。另
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2024-10-02 07:39:23
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系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logistic regression机器学习笔记——多层线性（回归）模型 Multilevel (Linear Regression) Model深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader深度学习笔记——pytorch
常见的监督学习包括：回归：预测值为连续值，如销售额；二分类：预测值为离散值，且只有两种取值，如性别，要么是男，要么是女；多分类：预测值为离散值，且多于两种取值，如动物分类，可能有猫、狗、狮子等等；还有另外一种，也是本文的主角：多任务学习（Multi Task Learning）。MTL介绍首先，介绍什么是多任务学习，例如之前文章提到的微信视频场景，同时包含多个学习目标（task）：是否转发、是否点
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2024-05-30 16:11:47
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softmax两个作用，如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数；所有类的概率求和为1。 2、交叉熵损失就包含了下图中softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分）。所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的（就是softmax）。所以最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失。
# Python绘制多分类任务ROC曲线
在机器学习中，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种用于评估分类模型性能的重要工具，尤其在处理二分类任务时。近年来，随着多分类任务的增多，如何绘制多分类的ROC曲线成为了一个热门话题。本文将介绍如何使用Python绘制多分类任务的ROC曲线，并做好性能评估。
## 一、什么是ROC曲线？
ROC曲线是一
softmax函数：多分类输出概率结果总和为1，每个分类或者时间不相互独立（互斥）Softmax =多类别分类问题=只有一个正确答案=互斥输出（例如手写数字，鸢尾花）例子：做图片分类时，一个图片只能对应一个分类，所以使用softmax求解在所有类别中，预测图片为哪个类别的概率大。例如手写数据集中图片8，正确的只可能是8，或者预测错误为其他类别，不可能同时出现两个结果，既是8又是3.sigmoid函
# 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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# 使用 PyTorch 实现多分类任务的 U-Net 模型
在计算机视觉中，多分类任务是一项重要技术，常应用于图像分割等领域。U-Net 是一种高效的神经网络架构，以其在医学图像分割中的优异表现而闻名。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现一个多分类的 U-Net 模型。
## 流程概述
以下是实现多分类任务 U-Net 模型的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-09-07 06:35:57
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【火炉炼AI】机器学习009-用逻辑回归分类器解决多分类问题【本文所使用的Python库和版本号】: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 前面的【火炉炼AI】机器学习008已经讲解了用简单线性分类器解决二分类问题，但是对于多分类问题，我们该怎么办了？此处介绍一种用于解决多分类问题的分类器：逻辑回归。虽然名称中
目录1 多分类损失函数和评价指标（objectives and metrics） 1 1.1 MultiClass- softmax loss 2 1.2 MultiClassOneVsAll 2 1.3 Precision 3 1.4 Recall 3 1.5 F-Measure F1 3 1.6 TotalF1 3 1.6.1 Weighted TotalF1 3 1.6.2 Macro F1
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2024-04-14 11:54:05
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