在日常生活中总是有给图像分类的场景，比如垃圾分类、不同场景的图像分类等；今天的文章主要是基于图像识别场景进行模型构建。图像识别是通过 Python深度学习来进行模型训练，再使用模型对上传的电子表单进行自动审核与比对后反馈相应的结果。主要是利用 Python Torchvision 来构造模型，Torchvision 服务于Pytorch 深度学习框架，主要是用来生成图片、视频数据集以及训练模型。模
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2023-08-01 17:50:15
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# Python多分类模型简介
在机器学习领域中，多分类问题是指将数据分为三个或三个以上的类别。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python构建多分类模型，以及如何对模型进行评估。
## 多分类模型概述
多分类模型是一种监督学习模型，用于将数据分为多个类别。常见的多分类模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。在本文中，我们将使用逻辑回归模型来演示多分类问题的处理方法。
## 数据准备
首先
原创
2024-04-26 06:04:45
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其实这个比赛早在19年的时候就结束，比赛名为《Understanding Clouds from Satellite Images》，原来的任务其实不仅要识别出来类型还要能够分割出来具体的区域，这里我只是基于这个卫星云数据集来实践多标签分类模型，所以分割就留给以后有时间在做了。 官方地址在这里
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2024-02-23 10:44:43
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本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(One vs One)和OvR(One vs Rest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大
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2023-08-04 20:41:56
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机器学习或者是日常生活中，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
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2023-12-15 12:47:56
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多分类问题softmax的分类器为什么要探索多分类之前我们在处理糖尿病数据集的时候我们只是有两种分类，但是很多情况的数据集不只有两种，例如MNIST数据集就是手写数字的数据集有10种不同的标签。所以我们必须有处理多种分类标签的能力。探索多分类是否还可以使用二分类的操作？当然还是可以使用二分类的方法来解决这个问题，某分类设置位p=1其他全部p=0就可以了，还是使用交叉熵损失函数来处理。这里我们要注意
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2023-09-27 17:28:54
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记：新闻分类问题时多分类问题，与电影评论分类很类似又有一些差别，电影评论只有两个分类，而新闻分类有46个分类，所以在空间维度上有所增加，多分类问题的损失函数与二分类问题选择不同，最后一层使用的激活函数不同，其他基本流程都是一样的。1、路透社数据集：包含许多短新闻及其对应的主题，是一个简单的，广泛使用的文本分类数据集，包含46个不同的主题，每个主题至少有10个样本，其中有8982个训练样本和2246
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2023-08-08 15:01:30
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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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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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多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题，而解决二分类问题的方法有很多。这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN（artificial neural network）来解决多分类问题。这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集（iris flower dataset）。1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似，需要将类别
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2024-03-12 17:49:03
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Logistic回归分类模型的应用①自定义绘制ks曲线的函数import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
font = {
'family': 'FangSong',
'weight': 'bold',
'size': 12
}
matplo
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2024-05-17 15:18:07
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# 多分类模型评价 Python
在机器学习领域，多分类模型是一种常见的算法，用于将输入数据分为多个不同的类别。在模型训练完成后，评价模型的性能和准确度非常重要。本篇文章将介绍如何使用Python对多分类模型进行评价，并提供相应的代码示例。
## 多分类模型评价指标
在评价多分类模型之前，我们需要先理解一些常用的评价指标。
### 混淆矩阵
混淆矩阵是用来可视化分类模型的预测结果的矩阵。
原创
2024-02-04 05:02:14
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# 实现 Python 多分类 Logistic 回归模型
在机器学习中，Logistic 回归是一种基本但非常有效的分类算法。它不仅可以用于二分类问题，还可以扩展应用于多分类问题。本文将指导初学者如何利用 Python 实现一个多分类 Logistic 回归模型。
## 流程概述
在实现多分类 Logistic 回归模型的过程中，我们将遵循下列流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-17 05:22:34
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# Python 多分类模型评估入门指南
在机器学习的领域中，模型评估是一个至关重要的环节，尤其是对于多分类问题。本文将引导你了解如何进行多分类模型的评估，包括所需的步骤和相应的Python代码。我们将按照以下步骤进行介绍：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 准备训练和测试数据集 |
| 2. 建立模型 | 使用合适的算法构建多分类模型 |
| 3.
原创
2024-10-04 07:40:23
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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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1. logistic分类几乎所有的教材都是从logistic分类开始的，因为logistic分类实在太经典，而且是神经网络的基本组成部分，每个神经元(cell)都可以看做是进行了一次logistic分类。所谓logistic分类，顾名思义，逻辑分类，是一种二分类法，能将数据分成0和1两类。logistic分类的流程比较简单，主要有线性求和，sigmoid函数激活，计算误差，修正参数这4个步骤。前
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2024-04-24 14:35:29
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Python深度学习实例二---新闻分类（多分类问题）1.路透社数据集2.准备数据3.构建网络4.进行训练和测试4.1 留出验证集4.2 训练模型4.3 绘制训练过程中的损失与精度曲线5.从头开始重新训练一个模型6.小结 1.路透社数据集本节使用路透社数据集，它包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在 1986 年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括 46 个不同的主题：某些主
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2023-10-25 15:39:01
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逻辑回归 Logistic Regression1 原理1.1 分类问题目标是面对某种事物，估计它的可能性，判断属于哪种已知的样本类，比如买不买某种东西、是不是垃圾邮件等。类别的数量可以有很多，所以按数量可以分为二分类(binary classification)和多元分类(multiclass classification)。但是对于多分类问题也可以通过OvR、OvO等一些策略方法转为二分类问题
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2023-10-14 03:07:09
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数据挖掘类比赛必备模型，四种实现方法，你值得拥有。数据科学竞赛是学习各类算法、深入理解数据科学、提升和挑战自己的绝佳机会，而这些竞赛中有一些常用的模型。近日，有开发者在 GitHub 上开源了一个包含数据挖掘类比赛常用模型的项目，主要涵盖二分类、多分类以及回归任务。项目代码全部使用 Python 实现。项目地址：https://github.com/QLMX/data_mining_models该
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2024-05-17 00:53:14
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基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践在实践的最开始，我们首先需要导入一些基础的函数库包括：numpy （Python进行科学计算的基础软件包），pandas（pandas是一种快速，强大，灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具），matplotlib和seaborn绘图。
Step1:库函数导入## 基础函数库
#numpy-数组函数库
import numpy as np
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2024-06-27 10:35:29
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