单标签二分类问题单标签二分类算法原理单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等。Logistic算法原理单标签多分类问题单标签多分类问题其实是指待预
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2023-08-07 15:13:18
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一、面对一个多分类问题，如何设计合理的损失函数呢？
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2024-03-14 14:37:30
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SVM实现多分类的三种方案
SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 （1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于
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2023-10-11 08:17:31
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最近在开发一个基于Unet的剪枝模型，于是从论文到代码把Unet撸了一遍。本篇是基于Pytorch的Unet开源实现，复现Kaggle上的一个算法竞赛“ Carvana Image Masking Challenge”。源码地址：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet原始论文地址：U-Net: Convolutional Networks for
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2023-07-17 21:56:06
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# Python实现多分类问题的步骤与代码示例
在数据科学与机器学习领域，多分类问题是非常常见的任务。对于新手开发者来说，理解并实现这样的任务可能会有些挑战。本文将为你提供一个完整的流程，帮助你理解并掌握在Python中实现多分类任务的基本步骤。
## 流程概述
多分类问题的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
随机森林分类器。 scikit-learn v0.19.1 随机森林是一个元估计器，它适合数据集的各个子样本上的多个决策树分类器，并使用平均值来提高预测精度和控制过度拟合。 子样本大小始终与原始输入样本大小相同，但如果bootstrap = True（默认值），则会使用替换来绘制样本。 先看这个类的参数： class sklearn.ensemble.RandomForestClass
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2023-10-16 22:45:40
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2、逻辑(logistics)回归逻辑回归可以进行二分类和多分类，下面分别进行讨论：1）二项逻辑回归（二分类） 假如我们现在需要对一类物品进行二分类，首先根据物品的多个特征，然后将物品的多个特征进行线性组合，这和我们上面讨论的多元线性模型有点类似。只是我们现在不是需要拟合平面（空间）上的点，而是需要将平面（空间）上的不同类别的点区分开来。 多元线性模型为：h(x)=a0+a1x1+a2x2+…
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2023-08-25 19:46:29
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SVM实现多分类的方案 SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 （1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中；
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2023-10-17 23:18:13
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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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## Python 实现多分类的ROC
在机器学习中，我们经常会遇到多分类问题，即需要将数据分为多个类别。为了评估分类器的性能，我们可以使用ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）。ROC曲线可以帮助我们理解分类器在不同阈值下的表现。
### 什么是ROC曲线？
ROC曲线是一种用于评估分类器性能的工具。它以假阳性率（FPR）为横轴，真阳性
原创
2023-12-10 10:22:55
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多分类逻辑回归Python实现
## 概述
在机器学习领域中，多分类逻辑回归是一种常用的分类算法。它可以将实例分到多个互斥的类别中，并且每个实例只能被分到一个类别中。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现多分类逻辑回归。
## 流程概览
下面是实现多分类逻辑回归的整个流程概览。我们将按照以下步骤进行：
1. 数据准备：加载数据集并进行必要的预处理。
2. 特征工程：对数据进行
原创
2023-12-27 04:52:28
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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
# 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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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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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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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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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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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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