# 二、数据解析类** # 3.计算AI模型的推理结果 # 准确率是衡量一个模型效果好坏的重要指标。函数cal_acc能够对真
1 ROC曲线的概念受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为 感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一 信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以假阳性概率（False positive rate）为
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2023-12-14 21:11:44
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本文制作了一个三分类的网络来分类mnist数据集的0，1，2.并同时制作了一个力学模型，用来模拟这个三分类的过程，并用这个模型解释分类的原理。上图可以用下列方程描述只要ωx0，ωx1，ωx2，ωx012这四个数已知这个方程组是可以解的。现在设计一个网络来计算ωx0制作一个网络分类mnist 0和一张图片x，让左右两个网络实现参数共享，让x向1，0，0收敛，让mnist 0向0，1，0收敛将这个网络
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2023-10-10 10:06:26
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3.5. 图像分类数据集在介绍shftmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集本章开始使用pytorch实现啦~本节我们将使用torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成:
torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口
torchvision.models: 包
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2024-08-27 16:17:15
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主要内容： 1、knn工作原理 2、knn开发流程 3、knn算法特点 4、项目实战：knn实现 iris鸢尾花数据集三分类问题一、KNN 工作原理 1、假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。 2、输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。2.1、计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。
2.2、对
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2024-02-03 13:50:13
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目录前言一、文本识别背景二、CRNN+CTC算法概述三、CRNN+CTC整体算法3.1、backbone：CNN3.2、neck：LSTM3.3、head：CTC测试时解码3.4、CTC LossReference 前言这篇主要是介绍下CRNN+CTC的原理和主要代码。有两个难点：双向LSTM原理CTC Loss原理一、文本识别背景文本识别是OCR的一个子任务，主要是识别一个固定区域（一般为文本
在本博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 解决“三分类”问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及安全加固等方面的具体步骤。
首先，确保满足我们的系统要求，这里是系统要求的表格：
| 系统类型 | 版本 |
|---------------|----------------|
| 操作系统 | Ubuntu 20.04+ |
|
# PyTorch 三分类问题的探讨与实现
在机器学习和深度学习的应用中，分类问题是一个重要的研究领域。特别是三分类问题（即将数据分为三个类别），在实际应用中常见于医学诊断、图像识别等任务。本文将通过PyTorch框架展示如何实现一个简单的三分类模型，同时解释相关概念和代码实现。
## 什么是三分类问题
三分类问题是指将输入数据分为三种不同类别的任务。例如，一个图像识别任务可以要求模型将输入
## R语言三分类问题KNN算法介绍
### 1. 什么是三分类问题？
在机器学习中，分类问题是指将一组数据分成两个或多个类别的任务。而三分类问题是指将数据分成三个不同的类别。例如，我们可以将鸢尾花的数据分成三个类别：Setosa、Versicolor和Virginica。解决三分类问题的算法有很多，其中之一就是K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）。
### 2.
原创
2023-09-08 03:31:14
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现在让我们来继续认识一下到底什么是机器学习呢？在机器学习中，最常见的问题就是分类（classification）问题，所谓的分类问题，就比如我们用机器学习算法，将病人的检查结果分为有病和健康，是一个医学方面的二分类问题（将要区分的数据分为两个类别）。再例如在电子邮箱中，收到邮件之后，电子邮箱会将我们的邮件分为广告邮件，垃圾邮件和正常邮件，这就是一个多分类的问题（将要区分的数据分为多个类别）。为什么
前文：三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （上）——前置基础、模型建立与可视化
tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复只保存模型的参数，不保存模型的计算过程需要导出模型（无需源代码也能运行模型），请参考 SavedModel可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlo
目录前言1.1 分类问题1.2 softmax回归模型1.3 单样本分类的矢量计算表达式1.4 小批量样本分类的矢量计算表达式1.5 交叉熵损失函数1.6 模型预测及评价小结 前言前两篇文章介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax
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2023-12-14 19:04:49
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前言仅记录学习过程，有问题欢迎讨论 大模型的演化：ElMO : 类似双向lstm 结果和词向量拼接 预训练鼻祖GPT :使用了Transformer 模型 开始使用Token （发现预训练的作用）Bert：认为双向比单向好 MLM(双向) 优于 LTRErnie-baidu:中文强于bert mask训练改为词组而非tokenGPT2:继续使用Transformer 使用单向 more dat
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2024-10-08 09:21:45
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# Python 三分类训练指南
## 1. 总体流程
在进行三分类任务的训练时，我们一般经历以下几个步骤。下面是每个步骤的详细表格：
| 步骤 | 描述 |
|----------------|-------------------------------------|
| 1. 数据准备 | 收
原创
2024-09-06 05:31:59
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一、分类模型1.1、决策树优点 一、决策树易于理解和解释。我们可以通过言语就能是别人明白 二、数据的准备往往是简单或者是不必要的。其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性 三、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 四、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 五、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
本文参考链接为参考1、参考2、分类树和回归树的区别、参考3、参考4，将此整合以便更好理解GBDT。集成学习分为串行学习和并行两种方式，其中随机森林就属于并行学习，每个基学习器相对独立，最后对每个基学习器的结果做一个整合。GBDT就属于串行学习，下一个基学习器的训练在上一个基学习器训练之后。在讲解GBDT之前，首先需要了解以下内容：CART回归树、梯度提升树、泰勒公式。一、CART回归树GBDT针对
基于ResNet 18实现的MNIST数字多分类（pytorch 框架）下文将进行对于原理的介绍，若已了解原理可直接到文末 免费获取完整代码。一、原理介绍MNIST是一个非常有名的手写数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门案例。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数
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2024-04-05 11:51:43
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Pytorch：制作自己的数据集并实现图像分类三部曲开发环境： Pycharm + Python 3.7.9torch 1.10.2+cu102 torchvision 0.11.3+cu102一、上网搜取相关照片作为数据制作了四个文件夹，每个文件夹50张照片，分别是刹车盘，刹车鼓，刹车片，刹车蹄这是brake_disc文件夹里面的内容，请注意图片命名格式二、定义自己的数据类并读入图片数据1.引入
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2023-08-30 15:52:55
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普通二分类多分类问题（预测函数softmax) import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F # reLu函数
import
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2023-05-23 16:30:56
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本文所记录的内容是观看B站刘二大人的相关pytorch教学视频所做的笔记 视频链接：Pytorch深度学习实践目录一、多分类问题1.softmax()2.NNLLoss()函数——不建议使用3.CrosssEntropyLoss()——建议采用二、代码实现1.数据集的下载和预处理2.构建模型3.定义优化器和损失函数4.开始训练模型并测试三、完整代码一、多分类问题1.softmax() &
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2023-08-11 12:59:26
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