机器学习练习 3 - 多类分类在本练习中，您将实现一对一的逻辑回归和神经网络来识别手写的数字。在开始编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座，并完成相关主题的复习问题。要开始这个练习，您需要下载启动代码并将其内容解压缩到您希望完成这个练习的目录中。自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别邮件信封上的邮政编码（邮政编码）到识别银行支票上所写的金额。本练习将展示您所学习到的方法如何用于此分类任务。在
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2023-09-19 10:55:06
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# Python数组求权重
在数据分析和机器学习中，权重（Weights）是一个非常重要的概念。在许多情况下，我们可能对刷选出来的一组数据进行加权处理，以便更好地训练模型。本文将以 Python 数组为基础，探讨如何计算权重，以及如何有效地使用它们。
## 什么是权重
权重是指在某些情境下，一个元素相较于另一个元素的重要程度。在机器学习中，权重往往用来衡量特征的重要性，权重越高的特征会在模型
按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 QQ：1033553122 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖，参与抽奖产品有iphone, 华为，小米，魅族，vivo，三星手机，要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率(基准概率，非绝对概率，即允许存在一定偏差)，ip
原创
2021-06-01 10:36:05
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我在设置值的Keras后端功能上遇到麻烦。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras，并试图设置Keras模型的权重，但是权重似乎没有被设置。注意:我实际上并没有使用np.ones进行设置，仅以示例为例。我努力了...加载现有模型import keras
from keras.models import load_model, Model
model = load_model(model_d
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2024-07-03 21:57:44
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分类任务： 确定对象属于哪个预定义的目标类。分类任务的输入数据是记录的集合，每条记录称为实例或者样例。分类任务：通过学习得到一个目标函数 f ，把每个属性集 x 映射到一个预先定义的类标号 y ， 目标函数又称为分类模型， 用于解释并区分不同类的对象，或是预测数据集。分类的技术：有决策树分类法、基于规则的分类法、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯分类法。分类需要一个训练集，通过训练集建立分类模型，随
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2024-07-24 20:13:42
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在分类任务中，有时有些类分布不均匀。在这种情况下，你会怎么做？如何处理阶级失衡？有各种各样的技术，你可以用来克服阶级不平衡。其中之一是设定class_weight。在此教程中，我们讨论如何为单个类设置类权重。它按比例重视少数群体及其代表性不足。数据让我们先创建问题数据集，目前，只需尝试从CIFAR10中识别一个图像，例如狗。这种"狗探测器"将是二元分类器的一个例子，能够区分只有两个类，狗和非狗。让
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2024-06-05 14:49:37
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定义：Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。算法原理： （1）初始化训练数据（每个样本）的权值分布：如果有N个样本，则每一个训练的样本点最开始时都被赋予相同的权重：1/N。 （2）训练弱分类器。具体训练过程中，如果某个样本已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它的权重就被降低
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2024-05-12 18:21:07
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1. 使用金字塔的目的是提高性能。栅格的金字塔可由多个图层组成，每一层都通过对原始栅格数据集向下采样downsamle而生成。相邻图层的比例尺的比值为2：1。下图表示的是一个栅格数据集及其由2个图层组成的金字塔2. 3. &n
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2024-09-25 12:04:38
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多标签分类与多分类我们的目的是对中文进行问题生成，将问题分为六个大类，这六个类型的划分我们是通过3类标签与2类标签的组合产生这六个类型，就涉及到多标签分类和多类分类问题。介绍在机器学习中, 多标签分类(multi-label classification) 和与其极度相关的多输出分类(multi-output classification)是分类问题的变种, 每个实例可能会设置多个标签多标签分类(
1、我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题，该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成：一个是评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。
接上篇文章《NLP系列文章（一）——按照学习思路整理发展史》继续讲述NLP预训练的那些事 1、NLP领域任务分类 通常，NLP问题可以划分为四类任务：序列标注、分类任务、句子关系判断、生成式任务。 序列标注：典型的NLP任务，比如分词、词性标注、命名体识别、语义角色标注……，序列标注任务的特点是句子中每个单词都要求模型根据上下文给出一个分类类别。 分类任务：比如文本分类、情感计算……，分
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2023-07-31 18:35:09
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YOLO2训练小记： 用了600张图像，制作训练集，设置batch = 30，subdivisions = 6, 设置每10个batch后就输出一个中间模型，我把yolo-voc_20.weights，yolo-voc_30.weights，yolo-voc_40.weights分别test，y
输入input，特征提取（feature representation (hand-crafted)），学习算法（learn algorithm，eg.. SVM）线性分类器线性分类器比如逻辑回归、线性SVM，我们会拿到一个决策边界（直线、平面等）；监督学习很重要的两点：假设函数（从x怎么得到y的）和 损失函数loss function（和标准答案之间差异的函数）， 从D维到
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2023-11-20 23:19:14
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背景之前文章讲了如果用 tensorflow 训练模型之后，如果对模型体积有要求，或者希望优化模型网络结构的时候，我们会调整模型的一些网络结构。但是如果证明调整后的网络结构与之前的网络结构相比的优劣性呢。最简单的，我们一般会跑一个准确率，那么除了这个准确率之外还有其他的指标能证明模型的优劣吗，这篇文章给大家讲下评估分类模型优劣的其他几个指标。名称解释举个例子，假设一个二分类模型，模型的作用是用来区
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2024-08-29 22:19:07
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1. 逻辑回归逻辑回归是一种经典的二元分类模型，适用于数据线性可分的场景。它的核心思想是将样本通过一个线性函数映射到一个实数范围内，并通过一个sigmoid函数将其映射到0-1之间，从而得到样本属于类别1的概率。逻辑回归模型参数可以使用梯度下降等方法进行优化。优点: 参数估计快速简便，例行应用。预测结果可解释性较高。缺点: 只适用于线性可分情况。对于非线性可分问题，过拟合问题比较严重。2. 决策树
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2024-02-26 07:00:21
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论文名称：Few-shot Learning for Multi-label Intent Detection论文作者：侯宇泰、赖勇魁、吴禹杉、车万翔、刘挺原创作者：侯宇泰论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.05256代码链接：https://github.com/AtmaHou/FewShotMultiLabe小样本学习（Few-shot Learning）近年来吸引
最近在学习分类算法，顺便整理了各种分类算法的优缺点。1决策树（Decision Trees）的优缺点决策树的优点：一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。二、 对
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2024-07-19 15:50:30
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1、子集搜索与评价特征选择（feature selection）：从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程。进行特征选择的原因主要分为：解决“维数灾难”问题。（与降维有异曲同工之妙）降低学习任务的难度（将纷繁复杂的因素抽丝剥茧，留下关键因素）无关特征是指与当前学习任务无关的特征。
冗余特征是指该特征的信息能从其他特征中推演出来。从初始的特征集合中选取一个包含了所有重要信息的特征子集，在实现中，我
去年10月底换到了新公司，做移动研发组的负责人，刚开始接手android项目时，发现该项目真的是一团糟。 首先是其架构，是按功能模块进行划分的，本来按模块划分也挺好的，可是他却分得太细，总共分为了17个模块，而好几个模块也就只有两三个类而已。但应用本身其实比较简单，要按功能模块来分的话，最多五个模块就够了。 另外，有好多模块划分也很模糊，也有很多类按其功能其实可以属于多个模块的，也有些类定义不明
描述性分析：反映客观现象各种数量特征的一种分析方法，包括数据集中趋势分析，数据离散程度分析、数据的频数分布分析等。推断性分析：研究根据样本数据来推断总体数量特征的分析方法，本书介绍了相关分析、回归分析、时间序列分析等分析方法探索性分析：通过一些分析方法从大量数据中发现未知且有价值的信息，寻找变量间的相关性的过程。本书介绍了聚类分析、因子分析、对应分析等分析方法。目录一.描述性分析频率分析分类变量的
