https://www.jianshu.com/p/46162c8a66a0Python深度学习‰ 如果要对 N 个类别的数据点进行分类，网络的最后一层应该是大小为 N 的 Dense 层。 ‰ 对于单标签、多分类问题，网络的最后一层应该使用 softmax 激活，这样可以输出在 N 个输出类别上的概率分布。 ‰ 这种问题的损失函数几乎总是应该使用分类交叉熵。它将网络输出的概率分布与目标的
原创
2022-11-16 16:20:04
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本节你会构建一个网络，将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以更具体地说，这是单标签、多分类（single-label, multiclass classification）问题的一个例子。
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2021-06-05 16:47:02
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多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(One vs One)和OvR(One vs Rest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大
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2023-08-04 20:41:56
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一.引言:之前提到过 自定义Loss与metrics，下面盘点下 Keras中常用的损失函数，当然也是日常生产开发中常用的损失函数供今后自定义损失函数使用。损失函数虽然有很多形式，但万变不离其宗，损失函数都是将随机事件例如回归，分类等问题的目标抽象为非负的实数从而衡量该事件的损失或风险，从而矫正模型，希望模型朝着损失最小的方向进行，但是这里只是大多数情况，例如一些图像结合算法中，也会最大
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2024-01-22 08:06:13
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文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
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2023-10-04 07:59:38
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根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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一、定义模型 lenet.pyfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers.convolutional im
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2022-07-21 09:28:28
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SVM实现多分类的三种方案
SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 （1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于
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2023-10-11 08:17:31
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第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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新闻分类：多分类问题本节任务描述： 将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。这是单标签、多分类（single-label, multiclass classification） 问题的一个例子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类（multilabel, multic
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2024-05-30 07:21:27
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多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布。有许多算法可用于解决多分类问题，像决策树、朴素贝叶斯等。这篇文章主要讲解多分类算法中的Softmax回归（
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2024-10-15 16:17:11
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Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
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2023-10-08 18:46:13
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# 多分类问题的解决方法及Python实现
## 引言
在机器学习领域，多分类问题是指在给定一组可供选择的类别中，根据输入数据将其分类到不同类别中的问题。例如，根据一张图片的特征将其分类为猫、狗或鸟等。解决多分类问题的方法有很多，本文将介绍其中几种常见的方法，并用Python语言进行实现。
## 问题描述
多分类问题是指将输入数据分类到多个不同的类别中。假设我们有一个包含多个特征的数据集，每个
原创
2023-10-19 13:59:32
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二分~多分~Softmax~理预一、简介 在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n，设置n个输出节点，这样每个样本，神经网络都会给出一个n维
1. 本文目的使用SVM代替CNN网络的全连接层，即CNN提取特征后利用SVM进行分类。（注：仍使用完整CNN网络进行训练获取卷积层参数，SVM参数单独训练获得，后续会对此进行详细说明。）2. 实验流程：对样本数据进行处理建立完整的卷积神经网络（CNN）利用训练数据进行训练，获取卷积层权重参数将卷积层输出转换为SVM输入特征向量利用上一步特征向量对SVM进行训练利用测试数据进行准确率测试。3. 网
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2023-10-16 00:17:24
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对于业务用户来说，希望技术团队完成的是正确分类，区别无分是分成两类还是多类，是一个级别的分类还是多个级别的分类，然后要求准一点。那么什么是准一点呢？也许用户还没有意识到这个问题的复杂性，或者说没有意识到他们真正关心的是什么。由于多分类问题可以简化为多个二分类问题，我们直接来分析看似简单的二分类问题。准一点就是准确度（Accuracy），也就是说用户给了我们数据，我们分好类把答卷交给用户，用户判卷子
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2024-05-16 11:15:51
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在处理多分类问题的时候会用到一个叫做softmax的分类器，是用来将输出结果划归到[0,1]的，本讲将主要从softmax分类器入手来实现多分类问题。在前一章我们对糖尿病模型进行了二分类，二分类问题中只需要输出一个概率，另外的一个概率通过用1来减即可获得。但多分类需要输出多个概率。本次我们采用MNIST手写数字数据集，首先我们来看一下如果有十个分类那他们的输出该是什么样的。若有十个分类，那这10个
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2023-10-11 15:13:23
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其实这个比赛早在19年的时候就结束，比赛名为《Understanding Clouds from Satellite Images》，原来的任务其实不仅要识别出来类型还要能够分割出来具体的区域，这里我只是基于这个卫星云数据集来实践多标签分类模型，所以分割就留给以后有时间在做了。 官方地址在这里
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2024-02-23 10:44:43
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Pytorch学习笔记09——多分类问题在上一篇文章的糖尿病数据集当中，输出只有0和1俩种可能值。 P(y=0) = 1-P(y=1) 如何实现多分类问题？ 经过最后一步softmax后得到10个预测值，如果我们仍然用二分类的思维去想这个问题： y1^hat属于第一类的概率是0.8， 不属于第一类的概率是0.2. y2^hat属于第二类的概率是0.9， 不属于第二类的概率是0.1. y3^hat属
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2023-09-02 07:29:01
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