本文目录详解SVM一、什么是SVM1. SVM定义2. 函数间隔和几何间隔（1）函数间隔（2）几何间隔3. 支持向量二、SVM求解1. 问题描述2. SVM的对偶形式（1）对偶形式（2）求解（3）KKT条件 详解SVM一、什么是SVMSVM是一种二类分类模型，与感知机不同的是，他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括核技巧，使他成为实质上的非线性分类器。一句话总结：
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2024-09-26 13:29:37
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二分类下，sigmoid、softmax两者的数学公式是等价的，理论上应该是一样的，但实际使用的时候还是sigmoid好为什么好？其实现在我得到一个确切的答案！ 多个sigmoid与一个softmax都可以进行多分类如果多个类别之间是互斥的，就应该使用softmax，即这个东西只可能是几个类别中的一种。如果多个类别之间不是互斥的，使用多个sigmoid。比如4个类别人声音乐、舞曲、影视原声、流行
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2019-08-19 21:08:00
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模型创建加载数据这里是对tensorflow的学习，所以没有什么特别有意义的数据，我是使用sklearn生成的二分类数据sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per
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2024-04-16 16:59:26
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说到softmax和sigmoid二者差别，就得说说二者分别都是什么。其实很简单，网上有数以千计的优质博文去给你讲明白，我只想用我的理解来简单阐述一下：sigmoid函数针对两点分布提出。神经网络的输出经过它的转换，可以将数值压缩到(0,1)之间，得到的结果可以理解成“分类成目标类别的概率P”。而不分类到该类别的概率，就是(1 - P)，这也是典型的两点分布的形式；softmax本身针对多项分布提
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2024-05-30 19:48:53
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就是这个!你已经了解了如何定义神经网络、计算损失和更新网络的权重。现在你可能在想，……. 数据如何?通常，当你必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用标准python包将数据加载到numpy数组中。 然后你可以把这个array转换成一个 torch.*Tensor 。对于图像, packages 比如 Pillow, OpenCV 很有用
对于音频, packages 比如 scipy 和
效果评估是模型选择和算法设计的重要步骤，知道评估优劣才能选择最佳的模型和算法，本节介绍一些有关评估方法的定义，凡是在统计或大数据领域都用得到 真阳性 true positives, TP 真阴性 true negatives, TN 假阳性 false positives, FP 假阴性 false negatives, FN) 准确率 分类器预测正确性的比例
二分类问题评价指标评价指标准确率精确率召回率F1值ROCAUC 评价指标二分类问题评价指标的相关整理，持续更新。评价指标是针对同样的数据，输入不同的算法，或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。二类分类问题常用的评价指标是精准度（precision）、召回率（recall）、F1值 通常以关注的类为正类，其他类为负类，混淆矩阵表示如下： TP—将正类预测为正类数 FN—
算法的理解 Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢，就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的问题。BiKmeans只是Kmeans其中一个优化方案，其实还是有很多优化的方案，这里BiKmeans容易讲解和理解，并且容易用numpy, pandas实现。 那为什
在学习完SVM之后，我体会到SVM确实是一个很好的算法，首先它是我学习到的第二个非线性分类器，在之前的229课程中，我们知道核函数以及软间隔的引入成功地帮助我们可以用SVM解决线性不可分的问题。我们学习了不少二分类的分类器，比如SVM、逻辑斯蒂回归等，这些算法在解决二分类问题时很有用，但我们日常碰到的问题往往有多个类别，这个时候我们显得举足无措，所以我在这里想谈的是如何将二分类算法应用到多分类问题
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2024-07-30 10:56:34
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目录 二分类：多分类：一、什么是多类分类？二、如何处理多类分类？三、代码实践：评估指标：混淆矩阵，accuracy，precision，f1-score，AUC，ROC，P-R（不能用）1.混淆矩阵：2. accuracy，precision，reacall，f1-score：3. ROC图和AUC值：4 . 多类分类问题不能用P-R曲线 5.其他评分函数 ： score&nb
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2024-08-27 21:50:52
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1. 常用的激活函数1.1 Sigmoid函数 Sigmoid函数的数学表达形式为：，它接受一个实数并将其压缩到0-1的范围内，其中大的负数将会变成0，而大的正数将会变成1。在历史上，sigmoid函数被经常使用到，因为它对神经元的激活有很好的解释性：从完全未激活的状态0，到完全饱和的激活状态1。实际上，
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2024-09-10 06:42:20
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。前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容，用到了很多R包，虽然达到了目的，但是内容太多了，不太容易记住。今天给大家介绍一个很厉害的R包：tidymodels，一个R包搞定二分类资料的模型评价和比较。一看这个名字就知道，和tidyverse系列师出同门，包的作者是大佬Max Kuhn，大佬的上一个作品是caret，现在加盟rstudio了，开发了新的机器学习R包，也就是今天要介绍的tidymodel
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2024-03-13 11:30:28
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多分类损失函数sparse_categorical_crossentropy 与 categorical_crossentropy区别二分类binary_crossentropy交叉熵损失函数
原创
2023-03-08 01:08:50
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机器学习笔记-Logistic分类我们知道，回归模型一般是去根据已有的标记数据去预测新事物。Logistic回归模型因为历史原因有“回归”二字，但其实是一个分类模型。而Logistic分类与其他分类模型比如聚类又有什么区别呢？Logistic分类是有监督学习，必须需要人工标注；聚类则是无监督学习，只需要原始自然数据不需要标签。Logistic分类包括二分类与多分类，本篇文章重点关心二分类算法的实现
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2024-01-08 17:09:41
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# 深度学习多分类集中分类二分类实现流程
## 1. 简介
在深度学习领域中，多分类、集中分类和二分类是常见的任务。本文将教你如何使用深度学习方法来实现这些任务。我们将按照以下步骤进行讲解，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现流程
下面的表格展示了实现深度学习多分类、集中分类和二分类的流程：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 准备数据集，包括训
原创
2023-12-21 09:53:35
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1、背景应用背景是一个企业非法集资风险预测的竞赛，赛题提供了各个企业多维度特征的数据以及标注了部分企业有无非法集资风险的数据，目的是根据所提供的企业数据资料去预测出未标注的企业有无非法集资风险。其中有非法集资风险标注为1，无非法集资风险标注为0。该问题可以归结为一个二分类问题。本文采用keras框架搭建神经网络（keras框架高度模块化，使用简单上手快，以Tensorflow、Theano或CNT
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2024-04-09 02:04:59
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目录参考文献：1.多分类任务中的softmax1.1关于多分类1.2 如何多分类1.3 代价函数1.4 使用场景1.5 为什么使用softmax进行归一化2 .激活函数概念：2.1.什么是激活函数？2.2. 为什么要使用激活函数？2.3. 常用的激活函数有哪些？2.3.1 sigmoid函数2.3.3 ReLu函数2.3.4 激活函数的选择 1.多
#0 导读 现实中会遇到多分类任务。虽然我们可以用神经网络直接建模多分类问题，但在机器学习的早期，一般模型只能解决二分类问题，因此有必要了解如何将二分类问题推广到多分类问题。 #1 思路 考虑$N$个类别$C_{1},C_{2},...C_{N}$，多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆 ...
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2021-08-25 15:41:00
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在文章NLP（二十）利用BERT实现文本二分类中，笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能，以判别是否属于出访类事件为例子。但是呢，利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题。因此，我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度。 本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类。关于ALBERT ALBERT的提出时间大约是在2019年10月，其第一作者为谷歌科学家蓝振忠
很算法在原理推导上都是假设样本是二分类的，比如SVM、Adaboost等，整个推导过程以至结论都是相对二分类的，根本没有考虑多分类，如果你想直接将SVM直接应用在多分类上是不可能的，除非你在从原理上去考虑多分类的情况，然后得到一个一般的公式，最后在用程序实现这样才可以。通常情况是将多分类转化为二分类问题。 那么多分类问题怎么转化为二分类问题？很简单，一个简单的思想就是分主次，采取投票机制。
