1. 数据准备（1）样本 （2) train (3) val (4) test （5）生成样本list 在train/0目录下，命令行执行： 在train/1目录下，命令行执行： 然后，将train.txt在Notepad++中用替换的方式，在前面补上上层路径“0/”和“1/”：改成如下样式：val.txt也用这种方式生成。最终，准备好以下内容：2.数据格式转换create_imagenet.sh
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2024-10-21 13:36:11
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基础监督学习经典模型监督学习任务的基本架构和流程： 1.准备训练数据； 2.抽取所需特征，形成用于训练特征向量(Feature Vectors)； 3.训练预测模型(Predictive Model)； 4.抽取测试数据特征，得到用于测试的特征向量； 5.使用预测模型对待测试特征向量进行预测并得到结果(Label/Target)。分类学习 1.二分类（Binary Classifica
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2023-11-03 05:55:58
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# 随机森林二分类Python实现
随机森林是一种集成学习算法，通过训练多个决策树来进行分类或回归。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来实现随机森林的二分类任务。
## 随机森林简介
随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过训练大量的决策树，并将它们的结果进行投票或平均来得出最终预测结果。随机森林可以有效地处理高维数据和大量训练样本，并且具有较好的泛
原创
2024-07-13 05:32:13
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文章目录一、相关概念1.logistic回归1.1前言1.2目的1.3流程1.4Sigmoid函数1.4.1公式1.4.2图像1.5优缺点2.最优化方法2.1梯度上升算法2.1.1梯度公式2.1.2例子2.1.3迭代公式2.1.4训练步骤2.2梯度下降算法2.2.1与梯度上升算法的区别2.2.2迭代公式2.2.3训练步骤2.3随机梯度上升算法2.3.1训练步骤3.分类3.1二分类3.2多分类3.
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2023-10-11 09:46:36
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本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用 pytorch 实现深度学习在 cv 上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题，它指的是所有数据的标签就只有两种，正面或者负面。在这个例子中，我们学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或者负面。数据集介绍：本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化 的评论。数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么要
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2023-08-17 17:05:41
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前言LeNet-AlexNet-ZFNet: LeNet-AlexNet-ZFNet一二维复现pytorch VGG: VGG一二维复现pytorch GoogLeNet: GoogLeNet一二维复现pytorch ResNet: ResNet残差网络一二维复现pytorch-含残差块复现思路分析 DenseNet: DenseNet一二维复现pytorch Squeeze: SqueezeNe
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2024-08-21 10:30:02
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电影二分类问题通常需要对原始数据进行大量预处理，以便将其转换为张量输入到神经网络中。单词序 列可以编码为二进制向量，但也有其他编码方式。带有 relu 激活的 Dense 层堆叠，可以解决很多种问题（包括情感分类），你可能会经 常用到这种模型。对于二分类问题（两个输出类别），网络的最后一层应该是只有一个单元并使用 sigmoid 激活的 Dense 层，网络输出应该是 0~1 范围内的标量，表示概
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2024-04-18 07:07:20
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文章目录引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说，该曲线越靠近坐标系的左上角说明该二分类器的表现越好，一个理想的二分类的ROC曲线应如下图所示：混淆矩阵 为了了解ROC曲线横纵轴所代表的意义及曲
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2024-04-22 22:24:52
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我在一开始学习数据科学中机器学习(Machine Learning)的时候重点都放在理解每个模型上，但是真的到用机器学习去解决问题的时候发现自己完全没有思路。所以今天的主要目的是用一个简单的例子和大家分享下使用Python的三方包sklean解决机器学习的思路。文中使用了Kaggle上著名的Titanic数据集，主要利用了Python三方包pandas，sklearn，和matlop
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2024-04-26 14:37:40
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本文将介绍如何使用pytorch和resnet18模型，实现图片二分类网络微调（Fine Tune）的全过程。首先，我们将介绍pytorch的基本概念，包括tensor、autograd、nn.Module以及optimizer。然后，我们将介绍resnet50模型的结构，以及如何使用pytorch的nn.Module模块来定义模型。接下来，我们将介绍如何使用pytorch的nn.Module模块
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2023-07-17 18:11:29
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形式1：输出为单通道即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让网络
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2023-09-22 12:24:04
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图像分类又叫图像识别，是计算机视觉中的重要任务。在这个任务中，我们假设每张图像只包含一个对象。图像分类分为两种，一种叫二分类，一种叫多分类。 我们将覆盖以下内容：探索数据集创建一个数据集划分数据集数据预处理创建数据读取器构建分类模型定义损失函数定义优化器模型训练与评估模型部署在测试集进行模型推理探索数据集数据准备Histopathologic Cancer Detection数据集 下载以后，解压
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2023-06-30 13:48:32
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GBDT二元分类算法GBDT(梯度提升树)二元分类1.什么是GBDT(梯度提升树)？2.GBDT处理二元分类详解3.GBDT二元分类算法具体实现3.1构造CART回归树3.2GBDT具体实现4.数据集 GBDT(梯度提升树)二元分类1.什么是GBDT(梯度提升树)？如果你还不是很熟悉GBDT的基本原理，请参考以下两篇博文 1.GBDT(梯度提升树)基本原理及python实现 2.GBDT原理详解
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2023-10-21 09:53:45
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使用 Python 将多标签分类转换为二分类的过程，可以帮助我们更高效地处理多标签任务，如文本分类和图像识别等。本文将详细记录这一过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
在进行多标签到二分类的转换时，不同的库版本可能会带来显著的特性差异。以下表格总结了各版本的功能和其重要性。
| 特性 | 版本 1.0
目录一、数据介绍及预处理1、数据介绍数据说明2、数据查看及预处理二、模型构建及评估1、模型训练2、特征重要性三、划重点少走10年弯路 在金融信贷领域的获客环节中，银行/金融机构往往通过电销的方式来邀请客户进行存款、购买金融产品、借贷等活动，而营销响应模型可以在营销活动数据基础上，通过学习是否成功营销和特征
Sklearn中的二分类模型可以进行多分类的原理二分类扩展到多分类的方法从sklearn的源码中可以找到sklearn将二分类模型推广到多分类模型的具体做法：即比较常用的：one-vs-rest（一对多）one-vs-one（一对一）error correcting output codes（纠错输出编码，多对多）其中，Sklearn中默认的方法是one-vs-rest接下来将逐个介绍这三个方法的
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2024-01-08 15:35:18
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PyTorch搭建全连接神经网络求解二分类问题在求解线性回归问题的时候，我们已经学习了如何使用梯度下降算法来不断更新权重矩阵，使误差函数不断减小，这一节我们将使用PyTorch搭建一个简单的神经网络来求解二分类问题。本文的Jupyter Notebook代码可以在这里找到。文末也附上了可以运行的.py文件的代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-07-17 21:56:37
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加权(代价敏感)和阈值都是代价敏感学习的有效形式。简单地说，你可以把这两件事想成：加权本质上，有一种说法是，错误分类稀有类的“代价”比错误分类普通类的代价更大。这是在算法级应用于支持向量机、人工神经网络和随机森林等算法。这里的局限性在于算法是否能够处理权重。此外，这方面的许多应用正试图解决更严重的错误分类(例如，将胰腺癌患者归类为非癌症患者)的想法。在这种情况下，即使在不平衡的设置中，也要知道为什
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2023-10-26 15:54:18
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