关于logistic 回归的内容，参照前面的文章，这里主要讲了多分类的方法和Python的实现，
1.第一种简单的方法是一对所有（one-Versus-All，OVA），给定m个类，训练m个二元分类器(将选取任意一类，再将其它所有类看成是一类，构建一个两类分类器)。分类器j使类j的元组为
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2023-10-05 20:27:55
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1.多分类问题损失函数为categorical_crossentropy（分类交叉商）model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10000,)))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(lay
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2023-08-10 08:56:21
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一、Multi-class Classification可视化直接抄了大佬代码，多分类，根本上就是多个二分类逻辑回归 ML_exe03_MultiClass.pyimport numpy as np
import scipy.io as sio #加载matlab的数据
from plotData import *
from oneVsAll import *
from predictO
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2023-09-23 09:26:39
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文章目录作业题目：1.Dataset2.Visualizing the data3.Vectorizing Logistic Regression4.Vectorizing the gradient4.One-vs-all Classification 在逻辑回归+正则化的分类问题中，使用决策边界划分0和1，现在将完成多类分类(多个logistic回归) 作业题目：在本练习中，您将实现一个on
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2023-11-29 11:10:12
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# PyTorch 多类别分类教程
在机器学习尤其是深度学习领域，多类别分类是一个常见的任务。本文将以 PyTorch 框架为基础，带你逐步实现一个多类别分类的模型。我们将详细讲解每个步骤所需的代码和操作。为了更好地组织思路，以下是整个过程的概述：
## 1. 流程概述
以下是实现 PyTorch 多类别分类的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 03:18:08
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对于机器学习而言，如果你已经大致了解了相关算法的原理、理论推导，你也不是大家口中刚入门的小白了。接下来你需要将自己所学的知识利用起来，最好的方式应该就是独立完成几个项目实战，项目难度入门级即可，因为重点是帮助你了解一个项目的流程，比如缺失值和异常值的处理、特征降维、变量转换等等。Kaggle毋庸置疑是一个很好的平台，里面的泰坦尼克号、房屋价格预测、手写数字都是非常非常经典的入门实战项目，如果你独立
编程作业 3 - 多类分类对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。 我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。 让我们开始加载数据集。 它是在MATLAB的本机格式，所以要加载它在Python，我们需要使用一个SciPy工具。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot a
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2023-09-27 13:09:48
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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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机器学习练习 3 - 多类分类在本练习中，您将实现一对一的逻辑回归和神经网络来识别手写的数字。在开始编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座，并完成相关主题的复习问题。要开始这个练习，您需要下载启动代码并将其内容解压缩到您希望完成这个练习的目录中。自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别邮件信封上的邮政编码（邮政编码）到识别银行支票上所写的金额。本练习将展示您所学习到的方法如何用于此分类任务。在
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2023-09-19 10:55:06
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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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2023-09-17 19:21:06
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前面我们已经深入讨论了二分类任务的评估，接下来我们看一下对多分类问题的指标评估：多分类问题的所有指标基本上都来自二分类指标，但是要求对所有类别进行平均。多分类的精度被定义为正确分类的样本所占的比例，同样，如果类别是不平衡的，精度比不是很好的评估度量。一般来说，多分类问题比二分类问题更加难以理解。除了精度，常用的工具也有混淆矩阵和分类报告，我们在上一节二分类的例子中出现过。下面我们将这两种详细的评估
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2023-09-25 14:05:09
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
#路透社数据集
#多分类问题
from keras.datasets import reuters
(train_data, train_labels),
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2024-02-27 09:45:17
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一、深入类和对象鸭子类型和多态多态的概念是应用于Java和C#这一类强类型语言中，而Python崇尚"鸭子类型"1.1 鸭子类型a = [1,2]
b = [3,4]
c = (5,6) # 元组 tuple
d = {7,8} # 集合 set 无序的
# def extend(self,iterable): iterable可迭代的对象 可以用for
a.extend(d)
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2024-02-27 12:42:29
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多类别分类一、模型建立二、一对多分类方法(one-vs-all)三、分类器实现1，加载数据集（Dateset），可视化2，向量化逻辑回归2.1向量化正则化的代价函数2.2向量化梯度3，一对多分类器（one-vs-all）4，One-vs-all Prediction 一、模型建立对于二元分类的数据模型如下； 使用两种符号表示两个不同的数据集。 对于二元分类，运用逻辑回归，很好地实现了分类的功能。
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2023-06-14 17:22:26
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吴恩达机器学习系列作业目录
1 多类分类(多个logistic回归)我们将扩展我们在练习2中写的logistic回归的实现，并将其应用于一对多的分类（不止两个类别）。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmatDataset首先，加载数据集。这里
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2023-10-20 16:36:42
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图像内容分类8.1 K邻近分类法KNN8.1.1 一个简单的二维示例8.1.2 用稠密的SIFT作为图像特征8.1.3 图像分类：手势识别8.2 贝叶斯分类器8.3 支持向量机使用LibSVM 8.1 K邻近分类法KNN概述： K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN），指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。原理： 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然
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2023-11-18 19:19:13
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命名空间:tf.nn函数作用说明sigmoid_cross_entropy_with_logits计算 给定 logits 的S函数 交叉熵。测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率。(可以执行多标签分类，其中图片可以同时包含大象和狗。)weighted_cross_entropy_with_logits计算加权交叉熵。softmax_cross_entropy_with_logits计
1 多标签分类1.1 定义 传统的多分类算法是对一个训练样本仅标记一个类别标签。而多标签分类(Multi-label Classification, MLC)是指对每个训练样本分配一个或一个以上的类别标签。其数学模型如下： 给定一个维输入空间和一个输出标签。多标签实例可以定义为一对，其中并且，其中被称为标签集。当标签和实例相关时，为1，否则为0。MLC的目标就是构建一个预测模型。 MLC
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2023-07-08 22:06:09
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多类别分类 过拟合问题 正则化 J(theta) = theta0 欠拟合
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2019-12-18 14:21:00
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欢迎大家来到图像分类专栏，本篇基于Pytorch完成一个多类别图像分类实战。步骤：1、...
原创
2022-10-12 16:03:55
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