前言传统机器学习中两大经典任务就是回归与分类。分类在深度学习中也很常见，令我印象最深的是图像分类。当然，在NLP中，分类也无处不在。从RNN与其变体，到Transformer、Bert等预训练模型，只要涉及到在词表中挑选单词，就可以使用分类任务的思路来解决。在深度学习模型中，区分回归还是分类，往往只需要看最后一层的激活函数以及损失函数。这里有一个定式：凡是采用就一定是在分类。本文主要对这个组合的梯
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2024-05-22 21:17:41
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（一）认识Logistic回归（LR）分类器首先，Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），自变量取值范围为(-INF, INF)，自变量的取值范围为(0,1)，函数形式为：由于sigmoid函数的定义域是(-INF, +INF),而值域为(0, 1)。因此最基本的LR分类器适合于对两分类（类0，
在 C 语言中 '\' 一般是转义字符的起始标志，故在路径中需要用两个 '\' 表示路径中目录层次的间隔，也可以使用 '/' 作为路径中的分隔符。文件按其逻辑结构可分为：记录文件和流式文件。而记录文件又可分为：顺序文件、索引文件、索引顺序文件及散列文件等。流是磁盘或其它外围设备中存储的数据的源点或终点。流按方向分为：输入流和输出流。从文件获取数据的流称为输入流，向文件输出数据称为输出流。流按数据形
第一层、了解SVMsupport vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。1.1、分类标准的起源：Logistic回归 SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。x表示数据点，用y表示类别（y可以取1或者-1，分别代表两
前言对函数的补充一、 函数分类系统函数： 是操作系统以函数接口形式提供的一套功能，这些功能： 内存管理、信号处理、文件IO、文件管理、进程管理、进程通信、线程管理、线程同步、网络通信第三方库函数： 由第三方提供的，一些开源或者收费的代码 MD5 验证 JSON 序列化和反序列化 glog 日志记录自定义函数： 为了更好地管理代码，减少冗余把代码封装成函数 注意：一个函数尽量控制在50行以内，一个函
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2024-05-28 10:04:20
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作者：chen_h 机器学习的一个主要应用就是在文本分类领域，比如我们去检测一些垃圾邮件，去定义一个文章的属性，或者去挖掘一篇文章的关键信息。在这篇文章中，Roman Trusov 对机器学习如何应用在文本分类做了一个深入的分析。你可能认为去定义一个最好的文本分类模型是不可能的。在计算机视觉领域，对于模型的设计有一般的共识——具有大量残差链接的深度网络可能具有更好的性能。于此不同的是，在文本分类
分类交叉熵是一种用于多类分类任务的损失函数。在这些任务中，一个示例只能属于许多可能类别中的一个，模型必须决定哪个类别。 形式上，它旨在量化两种概率分布之间的差异。 分类交叉熵的数学计算方式： 交叉熵损失函数通过计算以下和来计算示例的损失： 根据公式我们可以发现，因为yi,要么是0，要么是1。而当yi等于0时，结果就是0，当且仅当yi等
目录1，什么时候需要多个输入2，常见的多输入网络2.1 Siamese网络(孪生网络) 2.1 Triplet网络 1，什么时候需要多个输入 深度学习网络一般是输入都是一个，或者是一段视频切片，因为大部分的内容是对一张图像或者一段视频内容进行分析。但是也有任务需要输入图像对来得到相对结果，比如检测两个
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2024-04-21 17:35:07
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多分类和多标签分类的区别多分类： 一个样本属于且只属于多个分类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的，比如图片中一个狗只能被划分成狗，不能被划分成猫。多标签分类： 一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间有关联，比如一个电动车可以被划分成“电动车”和“车”，这连个标签不是互斥的，而是有关联的。用softmax做多分类和多标签分类我们假设，一个神经网络模型最后的输出是一个向量lo
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2023-12-06 18:51:40
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激活函数为什么要引入激活函数 如果不用激活函数（其实相当于激活函数是f(x) = x），在这种情况下每一层节点的输入都是上层输出的线性函数，很容易验证，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，那么网络的逼近能力就相当有限。所以引入非线性函数作为激活函数，这样深层神经网络表达能力就更加强大（不再是输入的线性组合，而是几乎可以逼近任意函数）。Sigmoid函数 Sigmoi
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2024-04-14 14:56:00
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# Python实现多分类输出的Sigmoid函数
在机器学习中，sigmoid函数是一种常用的激活函数，通常用于二分类问题中。但是，在某些情况下，我们需要将sigmoid函数应用到多个输出类别上，实现多分类输出。本文将介绍如何使用Python编写代码实现多分类输出的sigmoid函数。
## 什么是Sigmoid函数？
Sigmoid函数是一种常用的激活函数，通常用于二分类问题中。它的公式
原创
2024-06-21 04:20:25
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Sigmoid、ReLU及Softmax函数。 1． Sigmoid函数 型函数又称为Logistic函数， 模拟了生物的神经元特性， 即当神经元获得的输入信号累计超过一定的阈值后， 神经元被激活而处于兴奋状态， 否则处于抑制状态。 其函数表达如式（3-1） 所示。
Sigmoid函数曲线与梯度曲线如图3.4所示。 可以看到， Sigmoid函数将特征压缩到了(0,1)区间， 0端对
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2023-05-28 15:18:08
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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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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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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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在Excel中，经常要对数据进行分类统计，如果用普通的函数、公式去完成不仅费时费力，而且部分功能根本无法实现，今天，小编给大家介绍两个分类统计的万能函数：Subtotal和Aggregate。一、Subtotal函数。(一)功能及语法结构。功能：返回一个数据列表或数据库的分类汇总。语法结构：=Subtotal(功能代码,数据区域)。其中功能代码分为2大类，如下图： 其中1-
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2024-05-30 06:58:41
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1.简介分类问题有许多应用，比如：判断一封邮件是否为垃圾邮件，肿瘤是否为良性？分类问题包括：两类分类和多类分类，其中多类分类用到的是两类分类的思想。在我们看来，类别这个概念是可数的，所以分类问题属于离散问题,与上一讲的回归问题不同，它属于连续问题。但与回归问题类似的是，用机器学校处理分类问题时也是找一条回归曲线，通过设置阈值把数据分为离散的类，所以这一节我们重点关注如何找这条曲线。2. 逻辑斯谛回
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2024-10-15 15:09:03
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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
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
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—
