作为深度学习的入门，先来讲一下简单的猫狗分类。深度学习：训练数据集，让计算机精准识别这个是猫还是狗。猫狗识别：1、数据预处理：准备训练集和测试集2、卷积神经网络模型：构建网络架构3、数据增强：图像数据增强方法与效果4、迁移学习准备数据 在当前py文件所在位置创建一个data文件夹，里面放入train、test俩个子文件夹，train和test中放
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2024-01-05 20:13:41
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# 深度学习中的图像二分类
随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习的普及，图像处理技术取得了显著的进展。图像二分类作为计算机视觉中的一项重要任务，在医疗影像诊断、安防监控等诸多领域得到了广泛应用。本文将介绍深度学习在图像二分类中的应用，以及一段简单的代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 图像二分类的基本概念
图像二分类的目标是将输入的图像分为两个类别。例如，在医疗影像中，可以将某种病变的影
原创
2024-09-23 05:48:10
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实验目的和要求： 分类问题是数据分析和挖掘的经典问题，用于预测数据对象的离散、无序的类别。分类算法反应的是如何找出同类事务的共同性质的特征型知识和不用事物之间的差异性特征知识。分类通过有指导的学习训练建立分类模型，并使用模型对未知分类的实例进行分类。通过python 语言实现对二分类问题的解决，掌握数据挖掘的过程和思路。 实验内容： 1. 数据集创建 三个文件格式相同，共四栏数据，前三栏为人的三个
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2024-05-31 15:36:26
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文章目录4.4.1 逻辑回归的应用场景4.4.2 逻辑回归的原理1. 输入2. 激活函数3. 损失以及优化3.1 损失3.2 优化4.4.3 逻辑回归API4.4.4 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测1. 分析2. 代码3. 输出4.4.5 分类的评估方法1. 精确率与召回率1.1 混淆矩阵1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)1.3 分类评估报告API2. RO
# 如何实现深度学习二分类
## 首先，让我们看一下整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备) --> B(模型建立)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
```
## 接下来，让我们一步步来实现吧：
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备好数据集，确保数据集中包含两类数据，并且数据已经标记好分类。接下来，我
原创
2024-03-23 03:35:15
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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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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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# 深度学习逻辑回归二分类代码实现
## 1. 概述
在深度学习中，逻辑回归是一种常用的分类算法。它可以将输入数据映射到一个概率值，并根据阈值决定其所属类别。在本文中，我将教会你如何使用Python实现深度学习逻辑回归的二分类代码。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 数据预处理 |
| 步骤二 |
原创
2023-12-04 13:15:21
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目录回归任务MSERMSEMAE分类任务交叉熵损失函数二分类：多分类：hinge损失函数（SVM)指数损失函数（adaboost）一些思考：为什么分类任务不能用MSE损失回归任务MSE RMSE MAE 分类任务交叉熵损失函数二分类： 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只
## 深度学习 二分类算法
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它在许多领域都取得了重大突破。其中，二分类算法是深度学习中常用的一种，用于将数据分成两类。在本文中，我们将介绍深度学习中的二分类算法，并给出一个简单的代码示例。
### 深度学习二分类算法
二分类算法是指将数据分成两类的算法，通常用于解决分类问题。在深度学习中，我们通常使用神经网络来实现二分类任务。神经网络是一种模拟人
原创
2024-07-14 09:31:50
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1、逻辑回归原理分析核心思想：将线性模型的输出映射到0-1之间，通过阈值判断，进行二分类模型：
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2023-12-27 10:00:29
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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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7 图像的分割 目录（一）图像分割概述（二）图像分割方法的分类1）阈值分割① 基于灰度直方图的峰谷方法② P-参数法③ 均匀性度量法④ 聚类方法2）边界分割方法3）区域提取方法① 霍夫变换② 区域生长 （一）图像分割概述图像分割的目的图像分割是指通过某种方法，使得画面场景中的目标物被分为不同的类别。 简单来说，图像分割是指通过某种方法，使得画面场景被分为“目标物”及“非目标物”两类,或者“前景”
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2024-07-31 14:50:07
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本文首发于我的微信公众号里，地址：【完善版】深入理解GBDT二分类算法我的个人微信公众号：Microstrong微信公众号ID：MicrostrongAI微信公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！个人博客：
目录：
1. GBDT分类算法简
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2023-12-11 13:53:57
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目录一、什么是二分类二、案例分析 三、总结一、什么是二分类 二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，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。二、案例分析 我们之前的学习都是围绕回归来进行的
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2023-12-07 11:38:26
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二分类问题示例：首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果（这也就是著名的cat和non cat问题）。现在我们可以用字母y来表示输出的结果标签，如下图所示：我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵（矩阵的概念，一定要清楚，不清
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2023-11-23 21:52:00
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本文介绍一个图像分类问题，目标是得到输入图像的类别。使用的方法是训练卷积神经网络，数据集包括上千张猫和狗的图像。 使用的框架是Keras库，数据集下载：这里写链接内容 1下载test_set 和training_set，其中有10000张图片。在training_set中包含两个子文件夹cats 和dogs, 每个都有8000张图片关于对应类别。在test_set文件夹中包含两个子文件夹cat
图像分割： 1.语义分割：把每个像素都打上标签（这个像素点是人，树，背景等）。语义分割只区分类别，不区分类别中具体单位。相当于逐像素做二分类，判断是属于前景还是背景。 2.实例分割：不仅要区分类别，还要区分类别中每一个个体。对数损失函数-二元交叉熵损失函数（二分类）：逐像素的交
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2024-03-16 00:38:27
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概要机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法，不仅可以进行二分类，还可以进行多分类。一、逻辑回归逻辑回归的本质就由线性回归演变而来，是一个线性分类器。sklearn实现的LogisticRegression不仅可用于二分类，也可以用于多分类。优点：模型训练速度非常快，计算量只与特征的数目有关。模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同特征对
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2023-10-13 23:22:41
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最近闲起来了，总结一些之前用过的东西吧。大家参考就好，非专业学者。在做二分类问题时，我们通常只要用sofamax或者sigmod最后在输出层分类就好。这个就是深度学习的优越性，你可以不用了解原理，所以本人就是渣在这边，可以吧模型训练出很好的效果，但是对于算法理解还是不到位的。使用paddlepaddle框架可以很简单的进行分类，如下：#定义前向传播
def forward():
x = f
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2023-10-07 21:45:34
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