根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
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2023-10-08 18:46:13
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说在前面 这篇博客主要介绍怎么解决多分类问题？下面我们解决多分类问题的时候会用到 Softmax Classifier，下面我们就来看看 Softmax 分类器怎么解决多分类问题的以及我们如何实现。 上一篇博客我们对糖尿病数据集进行了二分类，我们最后输出的是 的概率和 但实际上，我们还介绍了一些其他数据集，比如 MNIST（手写数字），这个数据集的分类一共有 10 类（分
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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Pytorch学习笔记09——多分类问题在上一篇文章的糖尿病数据集当中，输出只有0和1俩种可能值。 P(y=0) = 1-P(y=1) 如何实现多分类问题？ 经过最后一步softmax后得到10个预测值，如果我们仍然用二分类的思维去想这个问题： y1^hat属于第一类的概率是0.8， 不属于第一类的概率是0.2. y2^hat属于第二类的概率是0.9， 不属于第二类的概率是0.1. y3^hat属
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2023-09-02 07:29:01
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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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# Python多分类实现流程
## 1. 理解多分类问题
在机器学习领域中，多分类指的是将输入的样本分到多个不同的类别中。在Python中，我们可以使用不同的算法和库来实现多分类任务。下面是实现多分类的大致流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者 ->> 小白: 解释多分类问题
原创
2023-10-09 04:21:23
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文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
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2023-10-04 07:59:38
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基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台 文章目录Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台unet模型1.主干特征提取2.加强特征提取3.特征预测4.各层卷积输出5.总结 unet模型1.主干特征提取Unet是一个优秀的语义分割模型，其主要执行过程与其它语义分割模型类似。Unet可以分为三个部分，如下图所示：第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层，Une
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2024-04-11 18:35:39
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第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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一、dropout层的注意事项不要在卷积层加dropout，会导致特征提取失败、模型收敛失败。残差块一般使用batch normalization防止过拟合，droput和bn不要用在一起，会导致方差偏移。dropout一般加在全连接层fc(线性层)后面。在输入层后加dropout，相当于数据扩增。二、分类的注意事项分类的target从0开始，如果是三分类，target为0、1、2。三、分类训练网
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2023-09-26 22:29:09
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最近由于项目需要做了一段时间的语义分割，希望能将自己的心路历程记录下来，以提供给所需帮助的人 接下来我将依托Unet语义分割网络介绍以下内容：首先我的环境配置 pytorch1.10 win10 vs2017 python3.6 opencv3.4 Aaconda-5.2.0一、使用pytorch实现简单的unet分割网络二、使用Unet做多类别分割三、c++调用python执行语义分割四、c++
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2023-11-29 20:23:43
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Unet的一些概念Unet 的初衷：是为了解决生物医学图像方面的问题，最初也是在细胞数据集上使用的，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，比如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。Unet 的优势：1，可以在小数据集上达到较好的效果。以往的网络模型依赖于大量的数据集进行训练，但是在医学图像的分割中，往往能够训练的数据相对较小而检测目标又会比较大，在unet网络中使用了数据增强；2，可以对
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2024-04-24 16:11:29
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在没有接触编程以前，电脑通常是用来看视频、听音乐以及玩游戏的。在这个过程里面，计算机不仅仅可以进行数字计算，还可以处理我们的视频、音乐以及动画等各种各样生活中常见的数据，针对这些不同的数据，每种编程语言都需要定义不同的数据类型去应对。Python作为一门不断发展与普及的语言，还在不断更新中。在学习时，建议找一些学习伙伴一起来学习和讨论，效果更佳
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2023-08-08 08:27:09
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目录 Unet训练序言开发环境一、准备自己的数据集二、修改训练文件三、修改测试文件四、计算测试集各类别mIoU Unet训练2015年，以FCN为基础改进得到了Unet网络。Unet结构简单，采用了编码-解码结构，编码器实现特征的提取，解码器进行上采样，并融合了不同尺度特征，实现精细分割。Unet代码 免费下载链接序言通常，Unet被普遍应用到医学图像的处理，实现病灶的分割，这里的分割一般只是针
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2023-09-11 12:50:19
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一、多类回归简介1. 基本介绍 如上篇所述，逻辑回归比较常用的是因变量为二分类的情况，这也是比较简单的一种形式。但在现实中，因变量的分类有时候多于两类，如疗效可能是“无效”“显效”“痊愈”三类，当然可以把其中两类进行合并，然后仍然按照二分类逻辑回归进行分析，但是合并的弊端是显而易见的，它可能损失一定的信息。而多分类则充分利用了完整的信
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2023-11-27 23:16:44
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以下内容均为个人理解，如有错误，欢迎指正。UNet-3D网络结构 UNet-3D和UNet-2D的基本结构是差不多的，分成小模块来看，也是有连续两次卷积，下采样，上采样，特征融合以及最后一次卷积。 UNet-2D可参考：VGG16+UNet个人理解及代码实现（Pytorch）不同的是，UNet-3D的卷积是三维的卷积。 关于2D卷积和3D卷积的区别可参见这篇文章：链接需要注意的是，UNet-3D的
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2023-12-19 21:07:29
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多分类问题用SoftMax分类器 要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了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，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用
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2023-10-20 19:40:14
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