文章目录一\介绍二\数据处理思路读取数据提取char和word,转化为txt利用上面的txt, 使用word2vec生成模型对每句话根据上面生成的模型,得到对应的向量利用re正则匹配将csv中的word和char做成list,将list通过keras的preprocessing方法转化为数字序列三\模型两个全连层,最简单的
原创
2022-11-23 02:33:01
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0.0.0.0代表的是所有网段也是作为保留网段的。而作为可用的私有IP地址网段在各网段分别为：A类：10.0.0.0to10.255.255.255B类：172.16.0.0to172.31.255.255C类：192.168.0.0to192.168.255.255总结如下：A类地址255.0.0.0/8(1)A类地址第1个字节为网络地址，其他3个字节为主机地址。(2)A类地址的范围：1.0.0
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2018-08-20 06:05:32
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代码： <h1>这是一级
分类吗</h1> <h2>这是二级
分类吗</h2> <h3>这是三级
分类吗 </h3> 效果： 介绍： <abbr>（表示缩写），
（表示强调）。<strong>（表示更强地强调）,<cite>（表示引用），<address>（表示地址）等等。这些标签不是为了定义显示效
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2017-06-16 12:06:00
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代码：这是一级分类吗这是二级分类吗这是三级分类吗 效果：介绍：（表示缩写），（表示强调），（表示更强地强调）,（表示引用），（表示地址）等等。这些标签不是为了定义显示效果而存在的，所以从浏览器里看它们可能没有任何效果，也可能不同的浏览器对这些标签的显示效果完全不同。一篇很长的文章，如果有合适的小标题的话，就可以快速地对它的内容进行大致的了解。在HTML
原创
2021-12-17 16:33:12
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代码：<h1>这是一级
分类吗</h1><h2>这是二级
分类吗</h2><h3>这是三级
分类吗 </h3> 效果：介绍：<abbr>（表示缩写），
（表示强调），<strong>（表示更强地强调）,<cite>（表示引用），<address>（表示地址）等等。这些
原创
2022-02-07 15:12:21
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机器学习西瓜书笔记---3.5、线性判别分析多分类学习一、总结一句话总结：就是利用【二分类学习器来解决多分类问题】最经典的拆分策略有三种：【“一对一”】（One vs. One，简称OvO）、【“一对其余”】（One vs. Rest，简称OvR）和【“多对多”】（Many vs. Many，简称MvM） 1、多分类问题的拆分策略有三种？【“一对一”（One vs. One，简称OvO）】：OvO
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2020-11-29 09:02:00
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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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今天开始，就要认真开始对待文本分类，在此之前只是稀疏的看过一些博客，了解一下贝叶斯
原创
2022-10-18 13:45:53
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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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## 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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## 多分类机器学习简介
在机器学习领域，多分类问题是指将数据分为多个类别的任务。相比于二分类问题，多分类问题需要模型能够识别并区分多个不同的类别。解决多分类问题的机器学习算法有很多种，其中包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
### 代码示例
让我们以一个简单的示例来说明多分类机器学习的过程。我们将使用Python中的scikit-learn库来构建一个多分类模型，以鸢尾花数据集
原创
2024-03-24 04:55:24
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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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# 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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接着上一篇。在正式的尝试使用文本分类算法分类文本的时候，我们得先准备两件事情: 一，准备适量的训练文本；二，
原创
2022-10-18 14:05:07
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代码练习 2.1 pytorch基础 在运行时，遇到了以下报错： 通过了解，@为矩阵乘法，要求运算的元素类型相同，此时m的类型为： 因此改变v的类型即可如下： 2.2 螺旋数据分类 构建线性模型分类： 由上图知，利用该模型的准确率仅为51.4%，对于螺旋形而言线性分类并不准确。 构建两层神经网络分类 ...
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2021-10-09 17:48:00
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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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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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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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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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机器学习的基本分类模型： KNN，决策树，naive bayes，逻辑回归，SVM，adaboostKNN：一种直接的学习方法，通过相似的近邻投票分类。模型不确定性有三：距离度量（相似性度量），特征权重分配，投票权重。不确定性因素很多，非常依赖训练和经验，容易发生过拟合，因为参数太多。但简单直接的方法，有时候是有奇效。在某个维度下相似性是大部分事物分类的通用规则，所以KNN做的好，可以解决很多问题
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2024-08-07 14:27:34
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