下面通过三个实例来看看如何使用已经掌握的知识，搭建出一个基于PyTorch架构的简易神经网络模型。一、简易神经网络1.导入包import torch
batch_n = 100
hidden_layer = 100
input_data = 1000
output_data = 10我们先通过import torch 导入必要的包，然后定义4个整型变量，其中：batch_n是在一个批次中输入数
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2024-02-08 06:38:55
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对于深度学习而言，数据集非常重要，但在实际项目中，或多或少会碰见数据不平衡问题。什么是数据不平衡呢？举例来说，现在有一个任务是判断西瓜是否成熟，这是一个二分类问题——西瓜是生的还是熟的，该任务的数据集由两部分数据组成，成熟西瓜与生西瓜，假设生西瓜的样本数量远远大于成熟西瓜样本的数量，针对这样的数据集训练出来的算法“偏向”于识别新样本为生西瓜，存心让你买不到甜的西瓜以解夏天之苦，这就是一
pytorch-Dataset-Dataloader目录pytorch-Dataset-Dataloaderdata.Datasetdata.DataLoader总结参考资料pyTorch为我们提供的两个Dataset和DataLoader类分别负责可被Pytorh使用的数据集的创建以及向训练传递数据的任务。data.Datasettorch.utils.data.Dataset 是一个表示数据集
3.模型中的类权重大多数机器学习模型都提供一个名为的参数 class_weights。例如，在使用的随机森林分类器中， class_weights 我们可以使用字典为少数派类别指定更高的权重。from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(
# PyTorch多标签处理类别不平衡问题的实现指南
在处理多标签分类问题时，类别不平衡是一个常见的挑战。这篇文章旨在帮助刚入行的开发者理解如何在 PyTorch 中处理这一问题。我们将分步骤介绍整个流程，并通过代码示例帮助你理解每一步需要做什么。
## 整体流程
下面是实现步骤的概览表：
| 步骤 | 说明
多分类问题在最后的输出层采用的Softmax Layer，其具有两个特点：1.每个输出的值都是在(0,1)；2.所有值加起来和为1.假设是最后线性层的输出，则对应的Softmax function为： 输出经过sigmoid运算即可是西安输出的分类概率都大于0且总和为1。 上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在
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2023-11-22 16:48:44
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一、定义类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。二、问题：从线性分类器角度讨论，用y = wTx+b对新样本x进行分类，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如通常在y>0.5时判别为正例，否则为反例。y表达的是正例的可能性，几率y/1-y反映了正例可能性与反例可能性之比例，阈值设置为0.5恰表明分类器认为真实正、反例可能性相同，即分类器决策规则为若y/1-y &
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2024-03-09 19:04:47
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本文详细介绍了类别不平衡的概念、导致分类困难的原因、解决方案、类别不平衡时评价指标以及方案选择建议。
本文详细介绍了类别不平衡问题，目录：1 什么是类别不平衡问题？2 类别不平衡导致分类困难的原因？3 类别不平衡的解决方法？4 如何选择类别不平衡中学习的评价指标？5 关于解决方法选择的一些建议？6 小结1 什么是类别不平衡问题？类别不平衡（class-i
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2023-07-24 23:54:26
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# 如何处理 Python 中的类别不平衡问题
在机器学习和数据挖掘的领域中，类别不平衡是一个常见且令人头痛的问题。类别不平衡指的是数据集中某些类别的样本数量远远少于其他类别的情况。这种不平衡会导致模型的训练偏向于数量较多的类别，最终使得模型在少数类别上的预测能力不强。
在这篇文章中，我们将对如何处理类别不平衡的步骤进行详尽的讲解，从而帮助你更有效地理解和解决这个问题。以下是处理类别不平衡的流
原创
2024-09-22 07:05:25
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详解类别不平衡问题卢总-类别不平衡问题的方法汇总 文章目录从多数类别中删除数据（ENN、Tomeklink、NearMiss）ENNNearMiss为少数类生成新样本（SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN）集成方法EasyEnsemble算法BalanceCascade算法算法层面在线困难样本挖掘 OHEMFocal Loss 损失函数的权重调整阈值移动评价指标从多数类别中删除数据（ENN、Tomeklink、NearMiss）ENNNearMiss非均衡数据处理–如何学习
原创
2021-08-04 10:49:55
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所谓类别不平衡问题就是分类任务中不同类别的训练案例数目差别极其大的情况。不是一般性，我们在这里讨论二分类问题中正例个数远远少于反例的情形。常见的处理非平衡数据集的办法主要有: 1.阈值移动（Threshold Moving）： 通常我们预测类别的方法是学习得到正例概率$P$，如果：\begin{
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2024-04-19 07:25:37
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预处理：主成分分析与白化Preprocessing：PCA and Whitening 一主成分分析 PCA1.1 基本术语 主成分分析 Principal Components Analysis 白化 whitening 亮度 intensity 平均值 mean 方差 variance 协方差矩阵 covariance matrix 基 basis 幅值 magnitude 平稳性 stat
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2024-10-08 22:17:19
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/7/28 20:57
# @Author : @linlianqin
# @Site :
# @File : 二叉平衡树专题（创建、插入、查找）.py
# @Software: PyCharm
# @description:
'''
二叉平衡树的特点：
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2024-04-02 07:15:57
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# PyTorch 中的类别嵌入（Embedding）
在深度学习中，尤其是在自然语言处理（NLP）和推荐系统等领域，类别嵌入（Categorical Embedding）是一种重要的技术。它通过将离散的类别变量转换为低维连续向量，使得模型能够更好地捕捉类别之间的相似性。本文将介绍 PyTorch 中类别嵌入的基本概念及其实现，并配以代码示例和可视化流程图。
## 什么是类别嵌入？
类别嵌入
在图像分割领域，我们会常常遇到类别不平衡的问题。比如要分割的目标（前景）可能只占图像的一小部分，因此负样本的比重很大，导致训练结果用来做预测，网络倾向于将样本判断为负样本。这篇博客为大家带来一些用于处理类别不平衡的损失函数的原理讲解和代码实现。时间关系会不断更新，而不是一次性写完。Weighted cross entropy思路是想用一个系数描述样本在loss的重要性。对于小数目样本，我们加强它对
1.标准交叉熵损失标准的交叉熵（Cross Entropy，CE）函数，其形式如下所示。 公式中，p代表样本在该类别的预测概率，y代表样本标签。可以看出，当标签为1时，p越接近1，则损失越小；标签为0时p越接近0，则损失越小，符合优化的方向。标准的交叉熵中所有样本的权重都是相同的，因此如果正、负样本不均衡，大量简单的负样本会占据主导地位，少量的难样本与正样 本会起不到作用，导致精度变差。为了方便表
# PyTorch 多类别分类教程
在机器学习尤其是深度学习领域，多类别分类是一个常见的任务。本文将以 PyTorch 框架为基础，带你逐步实现一个多类别分类的模型。我们将详细讲解每个步骤所需的代码和操作。为了更好地组织思路，以下是整个过程的概述：
## 1. 流程概述
以下是实现 PyTorch 多类别分类的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 03:18:08
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解决不平衡问题？类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。在现实的分类学习任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如在通过拆分法解决多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，在使用OvR（一对其余，One vs. Rest，简称OvR）、MvM（多对多，Many vs. Many，简称MvM）策略后产生的二分类任务扔可能出现类别不平
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2024-02-13 22:49:59
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分类问题使用线性回归解决的都是线性问题，而乳腺癌预测是分类问题。那么PyTorch是怎么求解一个非线性问题？乳腺癌预测根据血常规的化验预测，查询出规律。有30多个特征，输出0或1 是否患有乳腺癌。一、获取数据import pandas as pd
# 读取乳腺癌的数据
df = pd.read_csv('./breast_cancer.csv')
# 数据中的30个特征
X = df[df.co
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2023-10-10 09:18:54
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用pytorch写一个最基本的分类模型，这里分类的数据是二维的[x1,x2]，假设为一类，为第二类。其实就是用一个圆将平面上的数据分为两类，圆内一类，圆外一类。预测时候给任意一个数据，判断是哪一类。第一步，搭建网络输入层由于每个数据的维度是2，所以输入层为2，设置一个隐藏层，隐藏层单元数为10个，输出层为2，因为是2分类。那么最后得到[0,1]是一类，[1,0]又是另一类。在前向传播的时候，经过隐
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2023-07-27 21:52:07
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