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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基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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# Python多分类代码的科普
在机器学习领域，多分类问题是指将样本分类到多个类别中的一种情况。与二分类问题不同，多分类需要预测的类别数超过两个。Python作为机器学习常用的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够有效地处理多分类问题。在这篇文章中，我们将深入探讨Python中的多分类代码，并通过实际示例来进行说明。
## 多分类任务的常见场景
多分类模型的应用场景非常广泛，例如：
- 图
目录 Unet训练序言开发环境一、准备自己的数据集二、修改训练文件三、修改测试文件四、计算测试集各类别mIoU Unet训练2015年，以FCN为基础改进得到了Unet网络。Unet结构简单，采用了编码-解码结构，编码器实现特征的提取，解码器进行上采样，并融合了不同尺度特征，实现精细分割。Unet代码 免费下载链接序言通常，Unet被普遍应用到医学图像的处理，实现病灶的分割，这里的分割一般只是针
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2023-09-11 12:50:19
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多分类问题用SoftMax分类器 要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用
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2023-10-20 19:40:14
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# Python 多分类预测示例
在机器学习的领域，多分类预测是一项常见的任务。它的目标是将输入数据分类到多个类别中，而不仅仅是二分类（如是/否）。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 进行多分类预测，包括数据预处理、特征选择、模型训练等步骤，并以代码示例进行详细说明。
## 1. 多分类问题概述
多分类问题通常出现在如下场景中：
- 图像识别（如识别手写数字）
- 自然语言处理（如
原创
2024-10-24 03:48:45
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# 多分类问题及其Python实现
## 引言
在机器学习领域，多分类问题是指将样本分为多个类别的一类任务。与二分类问题不同，多分类问题需要解决样本可能属于多个类别中的一个或多个。在许多应用场景中，如图像分类、文本分类等，都会遇到多分类问题。本文将通过示例代码演示如何使用Python来构建一个多分类模型，同时结合流程图和类图加深对整个过程的理解。
## 多分类问题的定义
多分类问题的主要特
# 利用 Python 实现 11 分类任务
本文将指导你如何使用 Python 实现一个简单的 11 分类任务。我们将会使用常用的机器学习库 Scikit-learn，借助其便捷的 API，来构建一个多分类模型。
## 流程概述
我们所要进行的操作可以整理成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-10-24 03:50:14
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最近在开发一个基于Unet的剪枝模型，于是从论文到代码把Unet撸了一遍。本篇是基于Pytorch的Unet开源实现，复现Kaggle上的一个算法竞赛“ Carvana Image Masking Challenge”。源码地址：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet原始论文地址：U-Net: Convolutional Networks for
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2023-07-17 21:56:06
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作者：金良 多项逻辑回归模型原理鸢尾花数据可视化算法实现代码混淆矩阵进一步封装 1.多项逻辑回归模型原理逻辑回归模型是二分类模型，用于二分类问题。可以将其推广为多项逻辑回归模型（multi-nominal logistic regression model），用于多分类。假设类别Y的取值集合为{1,2,⋯,K}，那么多项逻辑回归模型是 P(y=k|x)=exp(wk⋅x)1+∑K−1k=1ex
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2024-01-17 08:40:03
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AdaBoost：Adaptive Boosting（自适应提升），是Boosting系列算法的典型代表。AdaBoost简单来讲，就是多个弱分类器，可能基于单层决策树，也可能基于其他算法；前一个弱分类器得到一个分类结果，根据它的错误率给这个分类器一个权重，还要更新样本的权重；基于这个权重矩阵，再去训练出下一个弱分类器，依次循环，直到错误率为0或者收敛，就得到了一系列弱分类器；将这些弱分类器的结果
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2024-01-31 11:15:15
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文章目录一瞥图形介绍重要概念混淆矩阵延伸出的各个评价指标关键术语 图形介绍同样的道理，这里我们采用recall来计算模型的好坏，也就是说那些异常的样本我们的检测到了多少，这也是咱们最初的目的！这里通常用混淆矩阵来展示。混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。 混淆矩阵适用于包含多个分类器的问题，本文为了让读者理
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2023-12-18 19:54:47
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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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GBDT概述GBDT 是梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree）的简称，GBDT 也是集成学习 Boosting 家族的成员，但是却和传统的 Adaboost 有很大的不同。回顾下 Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。GBDT 也是迭代，使用了前向分布算法，同时迭代思路和 Adaboost 也
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2024-01-18 14:19:55
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# 使用PyTorch进行多分类任务的入门指南
多分类问题是机器学习中常见的任务之一。当我们需要在多个类别中进行区分时，比如图像分类或文本分类，这种任务就体现得淋漓尽致。在这篇文章中，我们将利用PyTorch这一强大的深度学习库来实现一个简单的多分类模型。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，基于Python语言，主要用于深度学习任务。它的灵活性和动态计算图功能
原创
2024-10-23 05:34:16
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# 多分类混淆矩阵（Confusion Matrix）及其在Python中的实现
## 引言
在机器学习和统计学中，我们经常需要评估一个分类模型的性能。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具。它可以帮助我们了解模型在每个类别上的表现，并进一步计算出各种性能指标，如准确率、召回率和 F1 分数。
本文将介绍什么是多分类混淆矩阵，如何使用 Python 中的混淆矩阵库来计算和可视化混淆矩阵，并
原创
2023-09-16 17:52:45
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# 如何实现 PyTorch 多分类代码
在深度学习中，多分类问题是一个常见的任务。使用 PyTorch 框架来实现多分类模型，可以帮助你更好地理解机器学习的基本原理。本文将指导你完成这一过程，并提供详细的代码示例。
## 流程概览
在实现 PyTorch 多分类代码的过程中，可以按照下列步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
1 概述 组合分类器（集成学习）：多个弱分类器共同组成一个强分类器。 设计要求： （1）每个基分类器（弱分类器）的分类正确率要大于50% （2）每个基分类器的训练集和训练结果要有差异 （3）基分类器的数量不是越多越好 （4）方差和偏差是组合分类器重点考虑的两项指标 组合分类器的主要类型： （1）Bagging方法： 通过准备独立且同分布的一组训练子集来并行训练多个基分
原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有个类别，最后我们就得到了个针对不同标记的普通的logistic分
