在机器学习中，目标要么是预测（prediction），要么是聚类（clustering）。本文重点关注的是预测。预测是从一组输入变量来预估输出变量的值的过程。例如，得到有关房子的一组特征，我们可以预测它的销售价格。预测问题可以分为两大类：1、回归问题：其中要预测的变量是数字的（如房屋的价格）；2、分类问题：其中要预测的变量是“是/否”的答案（如预测某个设备是否会故障）了解了这点，接下来让我们看看机
目录SVM基本概念线性分类与非线性分类线性分类 非线性分类拉格朗日乘算法 等式约束 不等式约束对偶问题KKT条件核函数SMO算法 实例：线性基础 实例：线性展示图SVM基本概念SVM理解图： SVM：支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲
# 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 |
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# 如何实现垃圾分类深度学习模型
垃圾分类是一个非常重要的社会问题，而深度学习作为一种强大的技术手段，可以帮助我们解决这个问题。本文旨在指导初学者如何从零开始实现一个垃圾分类的深度学习模型。我们将按步骤介绍整个流程，并提供相关的代码示例及其注释。
## 流程概述
以下是实现垃圾分类深度学习模型的步骤：
| 步骤 | 描述
在深度学习中，分类模型的概率输出是评估模型性能的重要指标之一。当我们面临模型不确定性、概率分布不均等问题时，本文将详细探讨如何处理与优化“深度学习分类模型概率”的问题。
## 背景定位
在实际应用中，深度学习模型往往需要对输入样本进行分类，并输出相应的概率值。然而，用户反馈表明：
> “我的模型输出的分类概率总是非常接近于0或1，我该如何调整？”
我们可以采用四象限图来评估这个问题的严重程度
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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本文来自牛津大学一个团队的练习，自己做过之后写的一些笔记 通过图像的内容将其进行分类，比如，判断图片中是否有飞机。这可以应用在检索中，或者给数据库中的图片加标签。 内容如下： - 根据五类物体（飞机、摩托车、人、马、其他背景），训练一个分类器； - 用P-R曲线评估训练好的分类器；1、数据的预处理 作者提供了图片数据集，并提前为每幅图计算好了描述子。
Tensorflow因支持功能的全面性，序列化的突出优点，以及高性能的部署优点等等俘获了一大批的铁杆粉丝。但是对于小白来说要上手还是需要啃一些实战案例，积累一些实现方法的。在视觉、语言领域相关的深度学习发展很好，例如：CNN 在图像上表现非常好，具有像素的局部相关性；RNN 或transformers这样的序列模型在语言上也表现得非常好，具有顺序性。音频看起来用的很少，以至于一些同学也不知道处理音
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2024-05-06 10:10:01
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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
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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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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
Binary Classifiers for Multi-Class Classification 分类是一个预测性建模问题，涉及将类别标签分配给示例。二进制分类是将示例完全分配给两个类之一的任务。 多类分类是指将示例完全分配给两个以上类之一的任务。二进制分类：具有两个类别的分类任务。 多类别分类：具有两个以上类别的分类任务。一些算法是针对二进制分类问题而设计的。 示例包括： 逻辑回归 感知器 支
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2024-06-14 10:24:31
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研究机器学习的小伙伴应该都知道，机器学习主要有两大类模型：分类和回归。这里先大概说一下分类和回归的区别与联系，方便大家对机器学习其他模型有一个宏观的认识。分类和回归联系 其实分类和回归模型本质上是一样的，它们都是通过已有数据构建（求解）一个模型，其中x表示一个n维的
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2023-10-16 21:47:37
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# -*- coding:utf-8 -*-'''
word embedding测试
在GTX960上，18s一轮
经过30轮迭代，训练集准确率为98.41%，测试集准确率为89.03%
Dropout不能用太多，否则信息损失太严重
'''import numpy as npimport pandas as pdimport jieba
pos = pd.read_excel('pos.xls'
原创
2021-05-07 16:14:36
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# 深度学习视频分类模型实现流程
## 引言
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中视频分类是一个重要的应用场景。本文将介绍如何使用深度学习实现视频分类模型，并提供代码示例和详细解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备)
B(模型设计)
C(训练模型)
D(模型评估)
E(模型应用)
A-->B
原创
2023-12-19 12:43:10
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# -*- coding:utf-8 -*-'''word embedding测试在GTX960上，18s一轮经过30轮迭代，训练集准确率为98.41%，测试集准确率为89.03%Dropout不能用太多，否则信息损失太严重'''import numpy as npimport pandas as pdimport jiebapos = pd.read_excel('pos.xls',
原创
2022-03-20 16:16:31
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# Python实现深度学习分类模型的过程
深度学习已成为许多应用领域的热门选择。在这篇文章中，我们将为初学者提供一个全面的指南，教你如何使用Python实现深度学习分类模型。我们会经过几个主要步骤，每一步都包含相关的代码示例和解释。
## 整体流程
以下是实现深度学习分类模型的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据收集 | 收集和准备训练和测试
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
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
