Perceptron是用于二进制分类任务的线性机器学习算法。它可以被认为是人工神经网络的第一种和最简单的类型之一。绝对不是“深度”学习，而是重要的组成部分。与逻辑回归相似，它可以快速学习两类分类任务在特征空间中的线性分离，尽管与逻辑回归不同，它使用随机梯度下降优化算法学习并且不预测校准概率。在本教程中，您将发现Perceptron分类机器学习算法。完成本教程后，您将知道：Perceptron分类器
## PySpark二分类代码详解
PySpark是一个基于Python的大数据处理框架，它提供了用于分布式计算的API和工具。在机器学习领域，PySpark提供了丰富的功能来构建和训练各种机器学习模型，其中包括二分类模型。本文将介绍如何使用PySpark构建和训练一个二分类模型，并提供相应的代码示例。
### 数据准备
在构建和训练二分类模型之前，首先需要准备训练数据。训练数据通常是一个包
原创
2023-08-30 11:40:01
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# Python二分类预测入门指南
二分类预测是机器学习中的一种基本应用，通常用于判断某个输入是属于一个类还是另一个类（例如：邮件是“垃圾邮件”还是“正常邮件”）。本文将指导你如何实现一个简单的二分类预测模型。
## 流程概述
我们可以把这个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
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原创
2024-09-04 04:52:39
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一 为什么要评估模型?分布漂移（Distribution Drift）。验证指标可以对模型在不断新生的数据集上进行性能跟踪。当性能开始下降时，说明该模型已经无法拟合当前的数据了，因此需要对模型进行重新训练了。 模型能够拟合新的数据称为模型的泛化能力。二 怎么检验和评估模型?机器学习过程分为原型设计阶段（Prototyping）与应用阶段（Deployed）, 其中有原型设计阶段（Prototypi
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2024-06-17 08:54:56
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文章目录项目说明代码实现知识点：模拟演示定义网络构建数据集定义训练函数数据准备训练模型预测保存模型 项目说明代码改编转载自 唐国梁Tommy：12-01 轻松学 PyTorch LSTM文本生成_字符级代码实现知识点：1、LSTM 层的输入（input）格式 —> (batch_size, sequence_length, number_features) 参数讲解：batch_size
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2023-09-27 10:52:46
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文章链接刘二大人别人的博客，写的不错Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch二分类import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载csv文件数据
xy = np.loadtxt(r'D:\学习资料\pytorch刘二大人课件\PyTorch深度学习实践\diabetes
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2023-09-06 14:03:56
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本文示例的模块版本： python 3.6 tensorflow 1.15（会有很多警告，但不妨碍运行。另2.0很坑，API都变了T-T）关于神经网络结构的软件设计和分类曲线的绘制，构建的具体步骤如下：步骤1. 建立数据源（样本库）——使用随机初始化的方式。由于需要进行逻辑分类，需要建立2个数据类，并合并在一起。如下：num_points=1000 # 样本数目
vectors_set=[]
x
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2024-01-27 11:08:04
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# Python 二分类预测模型的实现指南
在机器学习中，二分类问题是一种常见的任务。我们通常需要根据输入的特征预测样本属于哪一类（例如，正类或负类）。本文将详细介绍如何在Python中构建一个二分类预测模型。我们将通过具体的例子和代码演示整个流程。
## 一、项目流程概述
为了清晰地展示整个过程，以下是实现二分类预测模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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分类算法分类算法介绍概念分类算法常见分类算法NBSLRSVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法选择分类算法分类算法性能评估 分类算法介绍概念数据挖掘任务通常分为两大类：预测任务，根据其他属性的值，预测特定属性的值。描述任务，概括数据中潜在联系的模式（相关性，趋势，聚类，轨迹和异常）分类属于预测任务，就是通过已有数据集（训练集）的学习，得到一个目标函数f（模型），把每
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2024-09-23 14:27:49
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神经网络的基础 文章目录神经网络的基础一、二分分类二、logistic回归三、梯度下降法四、logistic回归的梯度下降法 一、二分分类二分分类就是训练出一个分类器，将图片的特征向量x作为输入，预测结果y为1还是0。比如：将一张猫的图片提取出它的特征向量x，并将x输入进我们训练出的分类中，可以输出结果为y，就是分类出了这张图片是猫。常用的符号
用一对（x，y）作为一个单独的样本每一个训练样
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2024-01-08 17:08:18
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对于二元分类问题来说，分类的结果和数据的特征之间仍呈现相关关系，但是y的值不再是连续的，是0～1的跃迁。但是在这个过程中，什么仍然是连续的呢？”是概率，概率是逐渐升高的，当达到一个关键点（阈值），概率就超过了0.5。那么从这个点开始，之后y的预测值都为1。 文章目录1. 导入CSV文件2.如果是二元分类，看一下分类比例3.画图4. 构建特征集和标签集5. 拆分数据集为训练集和测试集6.对数据集进行
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2024-08-08 11:25:18
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文章目录引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说，该曲线越靠近坐标系的左上角说明该二分类器的表现越好，一个理想的二分类的ROC曲线应如下图所示：混淆矩阵 为了了解ROC曲线横纵轴所代表的意义及曲
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2024-04-22 22:24:52
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吴恩达深度学习笔记（二）二、神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)1.二分类 (Binary Classification)二分类的输出为1（是）和0（不是）。二分类问题中数据的保存方法： 对于一张彩色图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道。如果图片的大小为 64x64像素，为了把这些像素值放到一个特征向量中，我们
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2023-11-27 03:00:50
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我们都知道机器学习要建模，但是对于模型性能的好坏我们并不知道是怎样的，很可能这个模型就是一个差的模型，对测试集不能很好的预测。那么如何知道这个模型是好是坏呢？必须有个评判的标准，需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。有了一个指标，就可以对比不同模型了，从而知道哪个模型更好，或者通过这个指标来调参优化选用的模型。 对于分类、回归、聚类等，分别有各自的评判标准。本篇主要介绍二分类算法（
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2023-10-05 21:45:26
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# 使用PyTorch输出二分类预测概率的完整指南
在将模型应用于二分类问题时，输出预测概率是评估模型性能的重要步骤。本文将指导你理解如何用PyTorch实现二分类预测概率的输出。我们会通过一个表格概述步骤、代码示例及其注释、关系图与类图等，帮助你全面掌握相关知识。
## 实现流程
下面是实现“PyTorch输出二分类预测概率”的完整流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-09-16 03:13:50
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目的：根据IMDB影评网站扒取的文本，及文本对应的对电影的评分（一颗星到五颗星）作为训练集；得到自动分析文本情绪的LSTM分类器；可用来分析任意文本的情绪（积极或消极） 理论部分：模型的时间展开图：如果一句话有n个词，那么将这n个词用维数为d的向量表示，分别为x0到xn；这里的LSTM方框是一个又m个LSTM节点组成的阵列；m是模型中LSTM节点的总数。也就是说x0箭头所指的LSTM和x
# Python实现LightGBM二分类预测
## 引言
在机器学习的众多算法中，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）以其高效的训练速度和优秀的预测性能而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用Python实现LightGBM进行二分类预测，并附带相关的代码示例和可视化图示。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了以下Python库：
``
原创
2024-10-14 05:55:17
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# 机器学习二分类预测模型
机器学习是一种人工智能的分支，利用算法和统计学方法，从数据中提取知识。二分类预测模型是其中的一种重要应用，广泛运用于疾病诊断、欺诈检测等领域。本文将介绍二分类预测模型的基本概念及其在 Python 中的实现。
## 什么是二分类预测模型？
二分类预测模型的目标是根据输入的特征将数据分为两类，例如将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。在进行模型构建时，常用的
原创
2024-09-26 05:59:32
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# 随机森林二分类预测 Python 教程
随机森林是一种集成学习方法，可以用于分类和回归问题。本文将指导你如何使用 Python 实现一个随机森林分类器来进行二分类预测。以下是整个流程的概要。
## 流程步骤
| 步骤 | 说明 |
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在上一篇文章当中，我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理。GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的，若是通过训练新的CART决策树来逼近的。也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点。如果对于这部分不是很理解的话，可以通过下方的链接回顾一下之前的内容： 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了mp.weixin.q
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2024-09-28 19:29:42
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