记：二分类问题应该是应用最广泛的机器学习问题，电影评论分类是指根据电影评论的文字内容，将其划分为正面评论或者是负面评论，是一个二分类问题，我从头到尾学习了代码，并且进行了整理，有的内容是个人理解，如有错误还请指正。（本代码实在jupyter notebook上完成的）1、典型的keras工作流程 （1）定义训练数据：输入张量和目标张量 （2）定义
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2024-04-10 18:49:02
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目录什么是 二分分类问题计算机如何表示图片一些符号的定义什么是 二分分类问题让我们来举例说明，假如有一副下图中含有两只小猫的图片，在二分分类中的问题中，我们的目标是训练出一个分类器（classifier）它以特征向量x作为输入预测出结果y是0还是1，也就是预测出图片中是否含有猫。计算机如何表示图片我们先来看一看图像在计算机里是怎么表示的，为了在计算机里保存一幅（彩色）图像，计算机要存储3个独立的矩
文章目录具体参考：二分类指标汇总混淆矩阵精确率、召回率、F1准确率对数损失AUCGAUCks样本不平衡时的可用指标考虑负样本的F1SpecificityG-MeanMCC 具体参考：import numpy as np
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score, roc_curve, precision_score, recall_
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2024-06-23 21:50:53
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所谓分类器，就是一种处理分类任务的模型。这个模型既可以是人工设定的某些规则的集合，也可以是通过机器学习得到的分类模型，根据类别多少，有二分类器和多分类器之别。有一些比较经典的应用场景，比如说：短视频、新闻、广告等个性化推荐； 投资、借贷等涉及到的风险管理场景； 垃圾邮件、垃圾短信的识别； 图像识别等那问题来了，怎么能够判断某分类器是否可以胜任一个业务场景，又如何比较分类器之间的优劣呢，这就引出本文
二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题，它指的是所有数据的标签就只有两种，正面或者负面。在这个例子中，我们学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或者负面。数据集介绍：本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化 的评论。数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么要
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2023-08-17 17:05:41
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# Python 二分类问题 输出测试结果
在机器学习中，二分类问题是指将样本分成两个类别的任务。在很多实际应用中，例如垃圾邮件检测、肿瘤识别及情感分析，都涉及到二分类问题。本文将讨论如何使用 Python 实现一个简单的二分类模型，并输出测试结果。
## 步骤简介
整个二分类任务的流程主要分为以下几个步骤：
1. **数据准备**：加载和整理数据集。
2. **数据预处理**：处理缺失值
电影二分类问题通常需要对原始数据进行大量预处理，以便将其转换为张量输入到神经网络中。单词序 列可以编码为二进制向量，但也有其他编码方式。带有 relu 激活的 Dense 层堆叠，可以解决很多种问题（包括情感分类），你可能会经 常用到这种模型。对于二分类问题（两个输出类别），网络的最后一层应该是只有一个单元并使用 sigmoid 激活的 Dense 层，网络输出应该是 0~1 范围内的标量，表示概
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2024-04-18 07:07:20
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文章目录一. 书中默认网络模型 - 更换Optimizer后效果有改善1. 网络模型2. Compile模型2.1 RMSprop2.2 SGD2.3 Adagrad2.4 Adam二. 另外一个模型1. 网络模型2. Compile模型2.1 RMSprop2.2 SGD2.3 Adagrad2.4 Adam三. 总结 本文旨在通过一个简单的二分类问题, 利用不同的模型, 参数来理解背后的含义
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2023-10-11 19:29:18
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加权(代价敏感)和阈值都是代价敏感学习的有效形式。简单地说，你可以把这两件事想成：加权本质上，有一种说法是，错误分类稀有类的“代价”比错误分类普通类的代价更大。这是在算法级应用于支持向量机、人工神经网络和随机森林等算法。这里的局限性在于算法是否能够处理权重。此外，这方面的许多应用正试图解决更严重的错误分类(例如，将胰腺癌患者归类为非癌症患者)的想法。在这种情况下，即使在不平衡的设置中，也要知道为什
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2023-10-26 15:54:18
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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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逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别，是垃圾邮件还是正常邮件。对于类别我们通常称为正类（positive class）和负类（neg
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2023-10-12 10:26:30
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基础监督学习经典模型监督学习任务的基本架构和流程： 1.准备训练数据； 2.抽取所需特征，形成用于训练特征向量(Feature Vectors)； 3.训练预测模型(Predictive Model)； 4.抽取测试数据特征，得到用于测试的特征向量； 5.使用预测模型对待测试特征向量进行预测并得到结果(Label/Target)。分类学习 1.二分类（Binary Classifica
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2023-11-03 05:55:58
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写在最前：在系统地学习了Transformer结构后，尝试使用Transformer模型对DNA序列数据实现二分类，好久前就完成了这个实验，一直拖着没有整理，今天系统的记录一下，顺便记录一下自己踩过的坑1、数据说明两个csv文件，共有三列，第一列是id，第二列每个数据都是一长串dna序列，第三列是它们的label，分别是0和1。数据的data列有点长，此处截了一部分供大家参考：2、python库准
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2024-08-08 11:51:45
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实验目的和要求： 分类问题是数据分析和挖掘的经典问题，用于预测数据对象的离散、无序的类别。分类算法反应的是如何找出同类事务的共同性质的特征型知识和不用事物之间的差异性特征知识。分类通过有指导的学习训练建立分类模型，并使用模型对未知分类的实例进行分类。通过python 语言实现对二分类问题的解决，掌握数据挖掘的过程和思路。 实验内容： 1. 数据集创建 三个文件格式相同，共四栏数据，前三栏为人的三个
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2024-05-31 15:36:26
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参数设置α：梯度上升算法迭代时候权重更新公式中包含 α ： 为了更好理解 α和最大迭代次数的作用，给出Python版的函数计算过程。# 梯度上升算法-计算回归系数
# 每个回归系数初始化为1
# 重复R次：
# 计算整个数据集的梯度
# 使用α*梯度更新回归系数的向量
# 返回回归系数
def gradAscent(dataMatIn, classLabels,alpha=
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2024-06-03 22:54:21
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机器学习中有三大问题，分别是回归、分类、聚类。逻辑回归和k近邻算法属于分类任务。逻辑回归解决的分类问题有：肿瘤判断（是/不是）、垃圾邮件分类（是/不是）等二分类问题。往往用1表示正向类别，用0表示负向类别。支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，但是也可以做回归，根据输入的数据不同可做不同的模型（若输入标签为连续值则做回归，若输入标签为分类值则用SVC()做分类）
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2024-08-07 10:49:40
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在当今的数据驱动时代，二分类问题是机器学习领域中一种常见的问题类型。这种问题要求模型能够从属性数据中准确预测某个事件是否发生，如邮件是否为垃圾邮件、肿瘤是否为恶性、用户是否会购买等。准确的二分类模型不仅可以影响业务决策，还能够为相关领域带来显著的经济效益。
### 问题背景
在某个电商平台中，利用用户的行为数据来预测用户是否会购买特定商品。该平台希望通过构建一个高效的二分类模型，以便可以提升营
实在是没啥好写的了，写点感兴趣的最近在做的工作 目录lightGBM 信贷违约问题（二分类问题）python 总结推荐使用 Jupyter Notebook前置工作-安装依赖数据基本技巧读数据存数据数据概览缺失数量统计查看特征有几种取值查看特征分别有那些取值查看特征不同取值的个数查看特征和 target 取值的相关性数据预处理数据集拼接时间格式转化文字类型转化为数字类型分类特征特征选择相关性特征贡
文章目录一、相关概念1.logistic回归1.1前言1.2目的1.3流程1.4Sigmoid函数1.4.1公式1.4.2图像1.5优缺点2.最优化方法2.1梯度上升算法2.1.1梯度公式2.1.2例子2.1.3迭代公式2.1.4训练步骤2.2梯度下降算法2.2.1与梯度上升算法的区别2.2.2迭代公式2.2.3训练步骤2.3随机梯度上升算法2.3.1训练步骤3.分类3.1二分类3.2多分类3.
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2023-10-11 09:46:36
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本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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