1.Learning with Different Output Space上节课主要讲的是二元分类问题（Binary Classification）：输出结果为{-1，+1}，二元分类问题在生活中十分常见，例如是否同意信用卡申请，判别邮件是否为垃圾邮件等。二元分类问题是机器学习领域非常基本核心的问题。第一张图是我们之前学习过的线性可分的二元分类问题，可以运用PLA算法求解；第二张图也是我们学习过
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2024-06-29 07:52:24
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6.1 分类我们开始讨论要预测的y是一个离散值情况下的分类问题。我们将开发一个逻辑回归算法（一个分类算法）分类问题：例如将邮件分为是否是垃圾邮件，判断肿瘤是恶性还是良性等。二元分类问题：非负即正非黑即白的问题，如上面的两个例子多分类问题：即有多个结果的问题。 当我们用线性回归的方法处理这个问题，我们可以设置一个阈值，比如0.5，当代价函数值
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2023-09-06 14:41:41
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Lecture 3：Types of Learning（各种类型的机器学习问题）3.1 Learning with Different Output Space（不同类型的输出空间）用患者患病的例子讲述二元分类、多元分类和回归分析的差别。1. binaryclassification（二元分类问题）银行发信用卡问题就是一个典型的二元分类问题，其输出空间只包含两个标记+1和-1，分别对应着发卡与不发
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2024-07-29 22:25:34
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【火炉炼AI】机器学习008-简单线性分类器解决二分类问题(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )分类问题，就是将数据点按照不同的类别区分开来，所谓人以类聚，物以群分，就是这个道理。以前的【机器学习001-007】都是讲解的回归问题，两者的不同之处在于：回归输出的结果是实数，并且一
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2024-01-02 16:20:24
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文章目录1.二元分类(Binary classification)1.1 逻辑回归的假设函数(Hypothesis function)1.1.1 假设函数的推导1.1.2 对假设函数输出的解释1.1.3 决策边界(Decision boundary)1.2 逻辑回归的代价函数(Cost function)1.2.1 回顾线性回归的代价函数1.2.2 基于单训练样本的逻辑回归代价函数1.2.3 逻
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2023-11-28 11:04:24
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分类任务一直都是机器学习的基础任务，已经被广泛应用在新闻分类、情感分类、主题分类、图片分类、视频分类等领域。机器学习分类通过训练集进行学习，建立一个从输入空间 X 到输出空间 Y（离散值）的映射。按输出类别（标签）不同，可以分为二元分类（Binary Classification）、多元分类（Multi-Class Classification）。本文以二元分类为例，介绍一下机器学习在分类问题中的
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2024-01-15 08:56:17
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目录二元分类Logistic回归成本函数梯度下降logistic回归中的梯度下降向量化python代码二元分类二元分类是监督学习中分类问题的基本应用。监督学习通俗来讲就是训练集拥有正确的标签，例如你想根据房子的尺寸、卧室数等特征预测房价，那么你的训练集中除了有房子的特征以外，还得有这些房子的实际交易价格。与监督学习相对的是无监督学习，无监督学习中的训练集没有正确的标签，就好像你扔给了计算机一大堆数
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2023-12-24 11:12:39
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常见的机器学习监督式的学习任务包括回归任务和分类任务。这个部分来说明一下分类算法。本质给定一个对象X，将其划分到预定义好的某一个类别Yi中的算法。比如经典的mnist数据，将手写数字分类成不同的数字。首先来说明二元分类器二元分类器简单来说，二元分类器就是将事情分成是与非。接上面的例子，比如判断一个数字5，在二元分类器中就是用来分成两个类别：5or非5。此时随机梯度是一个很好的选择(SGD)。因为S
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2023-12-02 16:01:10
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二元分类的效果评估方法有很多，常见的包括预测模型中使用的准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）三项指标，以及综合评价指标（F1 measure）， ROC AU值（Receiver Operating Characteristic ROC，Area Under Curve，AUC）。这些指标评价的样本分类是真阳性（true positives），真阴性（t
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2023-11-06 19:33:28
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3 Types of Learning3.1 Learning with Different Output Space Y从输出空间类型的角度分类机器学习的方法。1. 二元分类（Binary Classification）：输出标签是离散的，二类的。2. 多元分类（Multiclass Classification）：输出标签是离散的，多类的。二元分类是多元分类的特殊情况。3. 回归（Regres
【02】When can ML？二元分类（是非问题）-PLA本讲主要介绍了二元分类问题的一解决方法【PLA - Perceptron Learning Algorithm 感知器算法（知错能改算法，一种线性分类器）】，后续延伸简单介绍了一种【Pocket Algorithm 口袋算法】PLA 感知器算法介绍PLA 的算法可行性证明PLA 算法优缺点及后续问题 一 PLA介绍应用：银行信用卡申办审
在本文中，我想谈谈二元算术运算。具体来说，我想解读减法的工作原理：a - b。我故意选择了减法，因为它是不可交换的。这可以强调出操作顺序的重要性，与加法操作相比，你可能会在实现时误将 a 和 b 翻转，但还是得到相同的结果。查看 C 代码按照惯例，我们从查看 CPython 解释器编译的字节码开始。>>> def sub(): a - b
...
>>> imp
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2023-10-05 20:37:05
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python开发中元组是什么？元组（tuple）是关系数据库中的基本概念，关系是一张表，表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组，每列就是一个属性。 在二维表里，元组也称为行。tuple:元组，元组将多样的对象集合到一起，不能修改，通过索引进 行查找，使用括号”()”;应用场景：把一些数据当做一个整体去使用，不能修改；1、描述Python 元组 cmp() 函数用于比较两个元组元素。2、语法
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2023-11-06 14:22:06
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# 猫狗二元分类问题
在计算机视觉领域，猫狗二元分类问题是一个经典的图像分类任务。它的目标是通过机器学习算法来识别图片中的宠物是猫还是狗。本文将通过代码示例来介绍如何使用Python及TensorFlow/Keras库来实现猫狗二元分类。
## 数据集准备
我们通常使用Kaggle提供的猫狗数据集，该数据集包含了25000张猫和狗的图片。首先，我们要对图像进行预处理，包括调整大小和归一化等。
原创
2024-09-16 05:15:10
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## 了解二元分类混淆矩阵及其可视化
在机器学习中，我们常常需要了解模型性能。二元分类问题中，混淆矩阵是评估模型的重要工具。混淆矩阵不仅能提供详细的分类报告，还能帮助我们识别哪些类的预测效果不佳。本篇文章将介绍如何使用 Python 绘制二元分类的混淆矩阵，具体包括清晰的流程和示例代码。
### 混淆矩阵的定义
混淆矩阵是一个表格，用于总结分类模型的预测结果。它由以下四个部分组成：
- 真阳
原创
2024-09-23 03:40:50
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元组是不可变的Python对象序列。元组的序列就像列表。唯一的区别是，元组不能被改变，即元组是不可被修改。元组使用小括号，而列表使用方括号。创建一个元组很简单，只要把不同的逗号分隔值，可以把括号中的这些逗号来分隔每个值。例如：tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000);
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 );
tup3 = "a", "b",
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2023-10-16 21:53:38
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在我们处理“python二元”类别的问题时，涉及到的是二元分类问题的解决过程。在此博文中，我将详细记录这个问题的解决过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和迁移指南。以下是处理过程的具体内容。
### 环境预检
确保我们在实施python二元问题之前，系统环境的兼容性。以下是系统和硬件要求的表格：
| 系统要求 | 版本 |
|-------
python官方说明文档https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii abs()、all()、any()、bin()、bool()# 1.返回一个数值的绝对值
abs(x)
# 2.判断对象是否全是True。如果可迭代对象(如字符串、列表、元祖)的每个元素都是True,则返回True; 否则，返回F
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2023-10-23 14:46:58
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1. 什么是函数？函数是对程序逻辑进行结构化或过程化的一种编程方法。能将整块代码巧妙地隔离成易于管理的小块，把重复代码放到函数中而不是进行大量的拷贝--这样既能节省空间，也有助于保持一致性。元组语法上不需要一定带上圆括号。元组既可以被分解成为单独的变量，也可以直接用单一变量对其进行引用。返回值及其类型Stated Number of Objects to ReturnType of Object
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2024-04-22 08:17:41
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二元logistic回归分析流程如下图：一、分析前准备二元logistic回归分析适用于研究因变量为二分类变量的数据，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量。比如因变量表示为“是”或“否”、“同意”或“不同意”、“发生”或“不发生”这类形式。当前有一份数据，想要分析在银行贷款的客户其“是否违约”的影响因素，当前掌握的可能影响因素有年龄、工资、教育水平、负债率、信用卡负债、工作年限、居住时长。在
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2023-09-14 08:49:45
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