一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。01 数值类型在进行数据分析时，往往需要明确每个字段的数据类型。数据类型代表了数据的业务含义，分为3个类型：1. 区间型数据（Interval）数值型数据的取值都是数值
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2023-09-02 20:20:11
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基本概念首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FNTP:true positive。预测是正确的正样本FP:false positive。预测是错误的正样本TN：true negative。预测是正确的负样本FP:false positive。预测是错误的负样本通常我们会做出这样的一个混淆矩阵：左边的positive，negative表示
1 数据集加载pytorch中数据集加载相关的类主要有 DateSet 和 DateLoader；数据集加载我打算分两个系列来写：基础版和升级版。基础版的数据加载，数据是现成的，不需要自己写程序进行额外处理，直接调用已有函数即可；升级版本中，涉及到了自己制作数据集的情况，有时候还需要自己实现dataset 类， 主要实现三个函数 __init__, __len__, __getitem
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2023-11-23 15:56:56
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1前言本文属于 Pytorch 深度学习语义分割系列教程。该系列文章的内容有：Pytorch 的基本使用语义分割算法讲解由于微信不允许外部链接，你需要点击页尾左下角的“阅读原文”，才能访问文中的链接，文中的所有外部链接都已使用蓝色字体标记。2项目背景深度学习算法，无非就是我们解决一个问题的方法。选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，都是根据具体的任务而定的。所以，
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2023-10-11 16:38:36
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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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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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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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说在前面 这篇博客主要介绍怎么解决多分类问题？下面我们解决多分类问题的时候会用到 Softmax Classifier，下面我们就来看看 Softmax 分类器怎么解决多分类问题的以及我们如何实现。 上一篇博客我们对糖尿病数据集进行了二分类，我们最后输出的是 的概率和 但实际上，我们还介绍了一些其他数据集，比如 MNIST（手写数字），这个数据集的分类一共有 10 类（分
摘要将深度学习与人物穿着上的服装图像分类结合是目前的研究热点之一,然而目前对服装图像分类主要是分成单个标签单独处理。在现实生活中,随着网络购物等服装商务新模式的出现、复杂决策的迫切需要,单标签服装图像分类已经不能解决问题,多标签服装图像分类成为一个重要的学习问题,展现出巨大的应用价值。多标签服装图像分类的目标是预测每张服装图像的一组服装属性标签。 1. 多标签分类定义multi
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2024-03-15 16:01:49
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# Python多分类实现流程
## 1. 理解多分类问题
在机器学习领域中，多分类指的是将输入的样本分到多个不同的类别中。在Python中，我们可以使用不同的算法和库来实现多分类任务。下面是实现多分类的大致流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者 ->> 小白: 解释多分类问题
原创
2023-10-09 04:21:23
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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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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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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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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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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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Unet的一些概念Unet 的初衷：是为了解决生物医学图像方面的问题，最初也是在细胞数据集上使用的，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，比如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。Unet 的优势：1，可以在小数据集上达到较好的效果。以往的网络模型依赖于大量的数据集进行训练，但是在医学图像的分割中，往往能够训练的数据相对较小而检测目标又会比较大，在unet网络中使用了数据增强；2，可以对
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2024-04-24 16:11:29
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最近由于项目需要做了一段时间的语义分割，希望能将自己的心路历程记录下来，以提供给所需帮助的人 接下来我将依托Unet语义分割网络介绍以下内容：首先我的环境配置 pytorch1.10 win10 vs2017 python3.6 opencv3.4 Aaconda-5.2.0一、使用pytorch实现简单的unet分割网络二、使用Unet做多类别分割三、c++调用python执行语义分割四、c++
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2023-11-29 20:23:43
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一、dropout层的注意事项不要在卷积层加dropout，会导致特征提取失败、模型收敛失败。残差块一般使用batch normalization防止过拟合，droput和bn不要用在一起，会导致方差偏移。dropout一般加在全连接层fc(线性层)后面。在输入层后加dropout，相当于数据扩增。二、分类的注意事项分类的target从0开始，如果是三分类，target为0、1、2。三、分类训练网
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2023-09-26 22:29:09
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Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台 文章目录Pytorch 搭建自己的Unet语义分割平台unet模型1.主干特征提取2.加强特征提取3.特征预测4.各层卷积输出5.总结 unet模型1.主干特征提取Unet是一个优秀的语义分割模型，其主要执行过程与其它语义分割模型类似。Unet可以分为三个部分，如下图所示：第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层，Une
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2024-04-11 18:35:39
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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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