0. 引言0.1 分类是什么？“脑袋大脖子粗，不是大官就伙夫”应该是再中华大地上流传最为广泛最为浅显易懂的分类算法。所谓人以类聚，物以群分，后半句话其实就是分类的朴素主义解释和应用。 以下给出分类稍微严谨一点的朴素定义。分类：按照某种方案将事物分门别类的划拨到不同群体（指定集合），贴上相应的标签的方法。二分类：如果群体（指定集合）只有两种，我们叫这类问题为二分类问题多分类：如果群体（指定集合）多于
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2023-11-30 10:40:53
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二分类机器学习是现代数据科学中的重要分支，其目标是将数据集划分为两个类别。这种分类问题广泛应用于金融风控、医学诊断、文本分类等多个领域。通过以下几个部分，我们将详细讨论如何有效解决二分类机器学习问题，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析及工具链集成。
### 协议背景
在机器学习的历史长河中，二分类任务早在20世纪60年代便已初现端倪，随着技术进步，算法不断演化。到90年代，支
机器学习-python实践
分类问题项目流程：如何端到端的完成一个分类问题的模型如何通过数据转换提高模型的准确度如何通过调参提高模型的准确度如何通过算法集成提高模型的准确度问题定义 在这个项目中采用声纳、矿山和岩石数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Connectionist+Bench+%28
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2024-07-31 17:26:08
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最早类型的Adaboost是由Yoav Freund和Robert E.Schapire提出的，一种用于二分类的boosting集成学习方法。也是李航《统计学习方法》中所介绍的Adaboost。它将一系列弱分类器的线性组合，生成一个强分类器。需要注意的是这里的弱分类器的定义是学习的正确率仅比随机猜测略好的分类器。如果基分类器已经是强学习了，再用boosing的话可能提升的效果就不是很明显了。因为b
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2023-12-12 15:45:49
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二分类-深度学习2.1-吴恩达老师课程介绍案例符号定义 仅作为个人学习记录介绍当实现一个神经网络的时候，我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含个样本的训练集，你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本，但是当实现一个神经网络的时候，我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集，所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集。 另外在神经网络的计算中，通常先有一个叫做前向暂停(
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2023-10-10 00:23:40
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# 机器学习中的二分类实例
在机器学习领域，二分类问题是一种常见的任务，它的目标是将数据分为两个类别。本文将通过一个简单的例子，介绍二分类问题的概念、实现过程以及代码示例。
## 什么是二分类？
二分类问题是一种监督学习问题，其目的是预测一个二元标签，通常表示为0或1。在二分类问题中，我们通常使用一个分类器来区分数据点属于哪个类别。例如，我们可以将邮件分为“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”，或者将
原创
2024-07-23 09:57:11
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分类器MINIST使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片Scikit-Learn提供了许多助手功能来帮助你下载流行的数据集。MNIST也是其中之一。下面是获取MNIST数据集的代码from sklearn.datasets import fetch_openml
minst = fetch_openml('mnist_784',version=1)
分类算法分类算法介绍概念分类算法常见分类算法NBSLRSVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法选择分类算法分类算法性能评估 分类算法介绍概念数据挖掘任务通常分为两大类：预测任务，根据其他属性的值，预测特定属性的值。描述任务，概括数据中潜在联系的模式（相关性，趋势，聚类，轨迹和异常）分类属于预测任务，就是通过已有数据集（训练集）的学习，得到一个目标函数f（模型），把每
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2024-09-23 14:27:49
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项目实训（十二）本文记录在项目中的决策树使用 目录项目实训（十二）分类器adboost实现参考 分类器我们有一种新思路，通过创建许多弱分类器，并通过集成的方法，得到良好的分类效果，实现最终目的。 集成方法（ensemble method）通过组合多个学习器来完成学习任务，颇有点“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的意味。基分类器一般采用的是弱可学习（weakly learnable）分类器，通过集成方法，组合
# 二分类机器学习科普
随着人工智能的快速发展，机器学习已经成为许多领域的重要工具。尤其是二分类机器学习（Binary Classification），它在金融、医疗、社交网络分析等方面得到了广泛应用。在这篇文章中，我们将探讨二分类机器学习的基本概念，并通过一个示例来展示其实现过程。
## 什么是二分类机器学习？
二分类机器学习是指将数据分为两个类别的问题。例如，在电子邮件分类中，我们可能希
原创
2024-09-17 06:01:07
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# 教你实现机器学习二分类模型
在今天的教程中，我将帮助你从零开始实现一个机器学习二分类模型。这将涉及到多个步骤和相关代码，接下来我们将一步一步地进行讲解。
## 整体工作流程
我们可以把整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------------|------------
原创
2024-10-07 03:11:01
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在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为解决复杂问题的重要工具。二分类模型是一种基本且广泛应用的机器学习技术，常用于解决需要将数据分为两个类别的问题。在这篇文章中，我将详细记录如何构建和优化一个二分类模型的全过程，包括其协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化与逆向案例的介绍。
## 协议背景
在2010年至2023年的发展历程中，机器学习领域经历了重大的变革。从早期的决策树、支持向量机
前言该文只作为个人懒得每次都百度这个指标问题，收藏东西又太多不好翻找所作总结，仅供参考1 混淆矩阵混淆矩阵预测正例预测反例真实正例TP（真正例）FN（假反例）真实反例FP（假正例）TN（真反例）1.1 二分类问题的预测结果可以根据情况分成以下四类：真正例（True Positive）：预测值为1，真实值为1假正例（False Positive）：预测值为1，真实值为0真反例（True Negati
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2023-11-14 09:36:12
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数据集我们将使用狗与猫数据集（有免费许可证），你可以在以下链接中找到：https://www.kaggle.com/datasets/biaiscience/dogs-vs-cats。这些数据集可以免费使用。我将向你展示如何创建一个模型来解决这个二分类任务，以及使用它对新图像进行推理。下载此数据集的第一件事是使用凭据访问Kaggle，然后下载Kaggle。你可以通过单击“创建新API token”
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2024-08-16 22:30:11
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记录下，吴恩达老师课程 Classfication的一个笔记，主要是公式的推导。笔记主要分为以下内容： 1、分类的用途 2、分类的假设函数选取 h(x) 3、分类的决策边界（使得拟合过程更加具体，直观） 4、代价函数 cost function 的表示 J(teta） 5、迭代取最优的参数一、分类的用途相比于回归问题，分类问题得到的 是 离散的值（discrete values）,我们主要讨论二分
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2023-12-10 13:52:29
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二分类(Binary Classification) 二分类就是输出 y 只有离散值 { 0, 1 }。以一个图像识别问题为例，判断图片中是否有猫存在，0 代表 non cat，1 代表 cat。一般来说，彩色图片包含RGB三个通道。我们首先要将图片输入x（维度是（64，64，3））转化为一维的特征向量。方法是每个通道逐行提取，最后连接起来，转化后的输入特征向量维度为（64x64x3=1
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2023-12-01 10:44:29
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二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。图1-1 分类示意图回归作为分类的缺陷 由于回归的输出类型是连续性，不能直接输出类别，因此通常将某个区间内的取值作为某个类别。以二分类为例，则有。似乎可以
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2024-06-19 10:23:27
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目录一、算法思想 二、算法原理三、算法分析四、源程序代码五、运行结果及分析六、总结一、算法思想（1）二分类:表示分类任务有两个类别，比如我们想识别图片中是不是狗，也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是狗，用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。 （2）多类分类: 表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果
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2024-04-15 21:22:08
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之前训练出来的loss是比较离谱的，形如后来改了线性层和激活层的一些维度，但是loss还是上面的图像，后来经过检查原因，原来是：交叉熵写错了，giao 贴一个改过来之后的loss嗯。。看着还挺好看的，这里面实现的还没有那个验证（没学到呢）只是一开始的训练，训练了800个epoch，不过对于梯度啥玩意的有了一定了解，嗯，，是这样的import paddle
import matplotlib.pyp
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2024-07-31 14:02:08
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目录1 二分类模型评估1.1 混淆矩阵1.1.1 ACC1.1.2 PPV1.1.3 TPR1.1.4 FPR1.1.5 F-Score1.1.6 小结 1 二分类模型评估1.1 混淆矩阵在完成机器学习建模之后，我们需要用一些指标，来度量模型性能的好坏（即模型的泛化能力），以便对比不同模型，从而知道哪个模型相对好，哪个模型相对差，并通过这些指标来进一步调参逐步优化模型。对于分类和回归两类
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2023-09-04 17:00:13
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