机器学习练习 3 - 多类分类该代码涵盖了基于Python的解决方案，用于Coursera机器学习课程的第三个编程练习。 有关详细说明和方程式对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。 我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。 让我们开始加载数据集。 它是在MATLAB的本机格式，所以要加载它在Python，我们需要使用一个SciPy工具。import
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2023-12-12 18:41:03
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# 多类分类器from sklearn.datasets import fetch_openml
minst = fetch_openml('mnist_784',version=1)
X,y = minst["data"],minst["target"]
X_train,X_test,y_train,y_test = X[:60000],X[60000:],y[:60000],y[60000:]
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2023-11-09 09:50:45
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号：datayx在我们进行分类的时，所取样本中的特征值一般都分布在实数域，但是我们想得到的往往是一个...
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2022-02-09 14:10:35
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号： datayx在我们进行分类的时，所取样本中的特征值一般都分布在实数域，但是我们想得到的往往是一个在 [0,1] 中的类似概率的值。 或者这么说，为了让特征值之间不会因为相差过大而造成干扰，比如，只有一个特征取值特别大，但是其他取值很小的时候， 我们需要对数据进行归一化。 即我们需要用一个
原创
2022-04-22 11:46:12
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使用softmax和sigmoid激活函数来做多类分类和多标签分类在实际应用中，一般将softmax用于多类分类的使用之中，而将sigmoid用于多标签分类之中，对于图像处理而言，网络模型抽取图像特征的结构基本相同，只是根据不同的任务改变全连接层后的输出层。
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2021-06-18 14:57:27
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号：datayx在我们进行分类的时，所取样本中的特征值一般都分布在实数域，但是我们想得到的往往是一个...
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2021-10-26 11:31:40
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使用softmax和sigmoid激活函数来做多类分类和多标签分类 在实际应用中，一般将softmax用于多类分类的使用之中，而将sigmoid用于多标签分类之中，对于图像处理而言，网络模型抽取图像特征的结构基本相同，只是根据不同的任务改变全连接层后的输出层。下面介绍如何使用softmax和sigmoid完成对应的分类任务。softmax激活函数应用于多类分类 假设神经网络模型的最后一层的全连接层
原创
2022-01-12 14:16:38
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前面我们已经深入讨论了二分类任务的评估，接下来我们看一下对多分类问题的指标评估：多分类问题的所有指标基本上都来自二分类指标，但是要求对所有类别进行平均。多分类的精度被定义为正确分类的样本所占的比例，同样，如果类别是不平衡的，精度比不是很好的评估度量。一般来说，多分类问题比二分类问题更加难以理解。除了精度，常用的工具也有混淆矩阵和分类报告，我们在上一节二分类的例子中出现过。下面我们将这两种详细的评估
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2023-09-25 14:05:09
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相信很多小伙伴最开始都是从分类任务入手深度学习这个领域的吧，这个就类似学习代码的第一课，“Hello world”一样。深度学习中，除了模型设计之外，最重要的想必就是选取合适的损失函数了。不过一般实验中，损失函数的调用十分简单，也就是一行代码的事情，但是最近发现，好多小伙伴，对于损失函数的基础意义及实现细节，还是不甚了解，所以在此对分类任务中常用的交叉熵损失函数进行详细的介绍。1. 事件发生的概率
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2023-09-21 19:39:19
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一、下载数据集 train文件夹中有62个文件夹，每个文件夹中是一类标志，每个文件夹的数量不一，有多又少，所以存在样本不均衡问题。二、样本标签转换打开train_label文件夹，发现有62类标签，对于62个类别，如果用标量表示会引入很大的数量等级差距，所以考虑采用独热编码对类别标签编码成向量形式。1.数据预处理：利用python sklearn 将类别数据转换成one-hot数据import p
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2024-02-22 11:19:42
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本实验是用的python代码实现图像的二分类问题，我是在eclipse中搭建python环境。一、数据集处理我采用的是甜椒叶数据集（我忘了下载地址在哪里，我只用了一部分数据集），其中健康叶片有375张，病害叶片有313张，分别存放于两个文件夹中。如下图所示：由于代码的原因，需要将文件夹的名称改为0和1,同时之后的处理会更加方便。0表示健康叶片，1表示病害叶片。二、图片预处理 在进行图片预处理时，首
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2023-11-24 13:47:13
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多标签学习算法分为量大类：1）改造数据适应算法2）改造算法适应数据1 改造数据（1）二分类用L个分类器，分别对应L个标签，进行训练。（2）标签排序+二分类利用“成对比较”（pairwise comparison），获得L(L-1)/2个分类器，然后利用投票，得到标签的排序。接着，利用二分类，补充标签排序的投票结果，提高准确性。（3）随机k标签从L个标签随机取得k个标签，重复n次，获得n个分类器。这
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2024-03-19 21:33:49
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聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering)k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据 k-modes： K-Means算法的扩展，采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度 k-prototypes： 结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据 k-medoids： 在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，...
原创
2021-05-20 22:57:31
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# 多分类多特征算法简介及其Python实现
在机器学习领域，多分类问题是一种非常常见的任务。与二分类问题不同，多分类问题要求模型能够辨别三个或以上的类别。比如，手写数字识别就是一个典型的多分类问题，它要求算法从0到9的数字中进行区分。本篇文章将介绍多分类多特征算法的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 多分类问题的定义
多分类问题是指在给定特征
常用的分类算法包括： 决策树分类法 朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier) 基于支持向量机(SVM)的分类器 神经网络法 k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN) 模糊分类法下文出处 常见的聚类算法包括： ①基于划分的聚类算法 k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中
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2023-12-21 09:35:00
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机器学习是人工智能领域中非常重要的一个分支，它可以让计算机从数据中学习并提升自己的性能。Python作为一种高级编程语言，被广泛用于机器学习领域。本文将介绍如何使用Python实现简单的机器学习算法。什么是机器学习机器学习是一种让计算机从数据中学习并提升性能的技术。它是人工智能领域中的一个重要分支，可以让计算机自动实现某些任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。Python在机器学习中的应用
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2023-06-25 10:58:06
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背景麻省理工学院研究团队发表在ICML2020的 《From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on Benchmarks》 表示 imagenet数据集中有约20%的数据都是至少有2个标签谷歌发布了多标签数据集Open image dataset主要是利用谷歌自己的多标签模型打标之后，然后人工修改一部分。常用方案
一、单标签多分类1、单标签二分类算法原理1、单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label 标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；
直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类 算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。
2、常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等 2、单标签多分类算法原理1、单
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2024-05-03 14:18:05
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多标签分类与视觉属性预测0. 问题概述对于标签分类问题，表示事物本身可以分为多个类别，但是对于每一个样本存在至少一个类别，例如分类猫、狗、植物、动物。一个样本是猫的同时，又属于动物。因此就不能再像以往的模型一样，输出用softmax激活函数激活，因为我们最终的输出标签可能同时有很多的类，例如鸟类有羽毛和啄。1. 搭建模型通常对多标签任务可以采取两种网络模型，一种是直接输出一个全连接层分支，最后一层
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2024-10-29 07:24:19
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VM多类分类方法的实现根据其指导思想大致有两种：（1）将多类问题分解为一系列SVM可直接求解的两类问题，基于这一系列SVM求解结果得出最终判别结果。(2)通过对前面所述支持向量分类机中的原始最优化问题的适当改变，使得它能同时计算出所有多类分类决策函数，从而“一次性”
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2022-12-01 19:35:53
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