目录1.回忆上一讲及本讲我们要做什么2.回顾finetune是怎么训练的（finetune.py）3. 训练SVM二分类模型 （linear_svm.py）3.1 load_data3.2 custom_classifier_dataset.py 3.3 custom_batch_sampler.py3.4 hi
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2024-08-08 12:03:14
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目录题目输入输出样例题解思路题解源码（c/c++）题目 ：线性分类器
【题目描述】考虑一个简单的二分类问题——将二维平面上的点分为 A 和 B 两类。训练数据包含 n 个点，其中第 i 个点（1≤i≤n）可以表示为一个三元组 (xi,yi,typei)， 即该点的横坐标、纵坐标和类别。在二维平面上，任意一条直线可以表示为 θ0 + θ1x+ θ2y = 0 的形式，即由 θ0、θ1 和 θ2 三个
# Python 二分类器实现流程
## 1. 简介
在机器学习中，二分类器是一种常见的模型，用于将输入数据分为两个不同的类别。Python提供了丰富的机器学习库，如scikit-learn，可用于实现二分类器。在本教程中，我将向你介绍一种基于scikit-learn库的Python二分类器的实现方法。
## 2. 实现步骤
下表展示了实现Python二分类器的步骤及其对应的代码：
| 步
原创
2023-08-03 04:50:46
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# 图像二分类器的构建与应用
在当前人工智能快速发展的时代，图像处理与计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛的应用。图像二分类作为计算机视觉中的基本任务之一，常常用于判断图像中是否含有某种特定类型的物体。这篇文章将介绍如何利用Python及其强大的机器学习库TensorFlow构建一个简单的图像二分类器。
## 一、项目概述
构建一个图像二分类器的流程大致包括以下几个步骤：
1. 数据准备
无限级分类树状结构的应用场景很多，例如后端研发需要把用户相关权限读取出来并生成树状结构，前端研发拿到权限树之后可以按照结构展示用户有权限访问的栏目；再例如网页上的栏目分级：作者在初次接触树状结构生成需求的时候，也是挠头，后来找到了一个代码少且清晰易懂的生成算法：递归。首先，确保数据库中存储的类别信息如下：[
{"id": 1, "name": '电器', "parent": 0},
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2023-08-23 16:51:40
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要求：自己生成一个样本总数为20的两类数据集，每类分别为10个样本。实现线性分类器。基础知识参考了这份博客，它是我找到的最详细的一篇讲解。神经网络系列之五 -- 线性二分类的方法与原理另外附上GitHub地址：https://github.com/microsoft/ai-edu这份作业快到截止时间了，我还没学会神经网络，又没有找到相关代码，于是自己用笨办法写了一下代码来实现线性分类器。impor
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2023-10-12 20:39:11
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from sklearn import ensemble集成分类器(ensemble)：1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier)对随机选取的子样本集分别建立某种基本分类器，然后投票决定最终的分类结果2.RandomForest(ensemble.RandomForestClassifier)对随机选取的子样本集分别建立m个CART(Classifi
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2020-12-03 06:39:16
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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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# 如何实现C45分类器 python实验
## 1. 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|---------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建决策树 |
| 3 | 测试分类器 |
## 2. 数据预处理
在数据预处理阶段，我们需要加载数据集并进行一些基本的数据清洗。
```python
# 导入所需的库
import panda
原创
2024-04-18 03:27:22
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朴素贝叶斯 概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。贝叶斯理论 & 条件概率贝叶斯理论我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1（图中用圆点表示的
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代码完成Fisher判别的推导一、Fisher算法的主要思想二、Fisher数学算法步骤①计算各类样本均值向量
m
i
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2023-11-28 10:24:28
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AUC是指:从一堆样本中随机抽一个，抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标。为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢？
1、逻辑回归原理分析核心思想：将线性模型的输出映射到0-1之间，通过阈值判断，进行二分类模型：
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2023-12-27 10:00:29
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读： 在机器学习和统计中，分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则并预测新数据的类别。分类被认为是监督学习的一个实例，即学习可以获得正确识别的观察的训练集的情况。实现分类的算法，特别是在具体实现中，被称为分类器。本文将从实际应用案例出发，总结性介绍几种常用的单模型分类器。原理和代码均在文中，内容较长，建议收藏，后面需要用到时方便查看。获取更多资源，关注VX公中号：pyt
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2023-09-07 14:02:01
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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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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用 pytorch 实现深度学习在 cv 上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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前言python是编程语言，属于高级语言，python之所以流行，第一：主要是爬虫的应用，也就是你可以来做自己的大数据，用python来进行搜索数据！第二：python应用在人工智能上，效果较好！第三：它属于胶水语言！可以将不同的编程语言粘和在一起，不用担心浪费！基础数据类型Python是一门弱类型语言，变量使用前无需声明，变量名可以看作一种引用。Python的基本数据类型分为数字、字符串、列表、
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2023-09-16 16:16:10
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与其他教程不一样的地方是加载的本地已下载数据（代码中下载速度太慢）。关于数据集的说明点击此链接。 1、下载数据集，复制此链接到迅雷下载 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 2、解压到E:/data目录中， 3、jupyter中
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2020-04-22 14:47:00
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