（一）认识Logistic回归（LR）分类器首先，Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），自变量取值范围为(-INF, INF)，自变量的取值范围为(0,1)，函数形式为：由于sigmoid函数的定义域是(-INF, +INF),而值域为(0, 1)。因此最基本的LR分类器适合于对两分类（类0，
多分类和多标签分类的区别多分类： 一个样本属于且只属于多个分类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的，比如图片中一个狗只能被划分成狗，不能被划分成猫。多标签分类： 一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间有关联，比如一个电动车可以被划分成“电动车”和“车”，这连个标签不是互斥的，而是有关联的。用softmax做多分类和多标签分类我们假设，一个神经网络模型最后的输出是一个向量lo
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2023-12-06 18:51:40
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本文目录详解SVM一、什么是SVM1. SVM定义2. 函数间隔和几何间隔（1）函数间隔（2）几何间隔3. 支持向量二、SVM求解1. 问题描述2. SVM的对偶形式（1）对偶形式（2）求解（3）KKT条件 详解SVM一、什么是SVMSVM是一种二类分类模型，与感知机不同的是，他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括核技巧，使他成为实质上的非线性分类器。一句话总结：
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2024-09-26 13:29:37
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二分类下，sigmoid、softmax两者的数学公式是等价的，理论上应该是一样的，但实际使用的时候还是sigmoid好为什么好？其实现在我得到一个确切的答案！ 多个sigmoid与一个softmax都可以进行多分类如果多个类别之间是互斥的，就应该使用softmax，即这个东西只可能是几个类别中的一种。如果多个类别之间不是互斥的，使用多个sigmoid。比如4个类别人声音乐、舞曲、影视原声、流行
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2019-08-19 21:08:00
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首先，说下多类分类和多标签分类的区别 多标签分类：一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间是有关联的，比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签。很显然这两个标签不是互斥的，而是有关联的； 多类分类：一个样本属于且只属于多个分类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的，比
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2018-11-14 09:16:00
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多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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当我们进行这样处理是会产生非常多的参数，我我们可以通过以下详细过程进行分析，如何利用最少的参数等到相同的结果这只是一个分类情况，就用了16个参数，之后看最后的结果使用了16*9个参数才能计算完成，而且这只是一层，我们发现最后的结果一般只与四个参数有关，我们可不可将这四个参数提取出来最后通过一个卷积层将数据进行转换在上图中，输入和卷积核都是张量，卷积运算就是卷积分别乘以输入张量中的每个元
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2024-01-14 19:32:13
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分类从结果的数量上可以简单的划分为：二分类（Binary Classification）多分类（Multinomial Classification）。其中二分类是最常见且使用最多的分类场景，解决二分类的算法有很多，比如：基本的KNN、贝叶斯、SVMOnline Ranking中用来做二分类的包括FM、FFM、GBDT、LR、XGBoost等多分类中比如：改进版的KNN、改进版的贝叶斯
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2024-04-11 19:47:27
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今天给大家介绍两个多分类任务中的经典网络模型LeNet5和AlexNet。内容源来自“有三AI”，感兴趣的读者可以关注公众号“有三AI”。首先要给大家普及以下网络深度和网络宽度的概念，强调一点，池化层是不算入网络深度的。网络的深度：最长路径的卷积层+全连接层的数量，这是深度学习最重要的属性。如图，以简单的LeNet5网络为例，网络中包含3个卷积层，2个全连接层，所以网络深度等于5。C1+C3+C5
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2023-09-27 18:47:43
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主要涉及的知识点：混淆矩阵、Precision(精准率)、Recall(召回率)、Accuracy(准确率)、F1-score （包括二分类和多分类问题）ROC、AUC 【一】众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy, Precision, Recall和F1-score，而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义
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2024-05-06 12:43:45
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在 C 语言中 '\' 一般是转义字符的起始标志，故在路径中需要用两个 '\' 表示路径中目录层次的间隔，也可以使用 '/' 作为路径中的分隔符。文件按其逻辑结构可分为：记录文件和流式文件。而记录文件又可分为：顺序文件、索引文件、索引顺序文件及散列文件等。流是磁盘或其它外围设备中存储的数据的源点或终点。流按方向分为：输入流和输出流。从文件获取数据的流称为输入流，向文件输出数据称为输出流。流按数据形
目录1，什么时候需要多个输入2，常见的多输入网络2.1 Siamese网络(孪生网络) 2.1 Triplet网络 1，什么时候需要多个输入 深度学习网络一般是输入都是一个，或者是一段视频切片，因为大部分的内容是对一张图像或者一段视频内容进行分析。但是也有任务需要输入图像对来得到相对结果，比如检测两个
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2024-04-21 17:35:07
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文章目录1、一对一（One vs. One，简称OvO）2、一对其余（One vs. Rest，简称OVR）3、多对多（Many vs. Many，简称MvM） 现实中常遇到多分类学习任务，有些二分类学习方法可直接推广到多分类，但在更多情况下，我们是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。不失一般性，考虑N个类别C1，C2，C3，…，CN，多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多
Unet的一些概念Unet 的初衷：是为了解决生物医学图像方面的问题，最初也是在细胞数据集上使用的，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，比如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。Unet 的优势：1，可以在小数据集上达到较好的效果。以往的网络模型依赖于大量的数据集进行训练，但是在医学图像的分割中，往往能够训练的数据相对较小而检测目标又会比较大，在unet网络中使用了数据增强；2，可以对
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2024-04-24 16:11:29
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一、dropout层的注意事项不要在卷积层加dropout，会导致特征提取失败、模型收敛失败。残差块一般使用batch normalization防止过拟合，droput和bn不要用在一起，会导致方差偏移。dropout一般加在全连接层fc(线性层)后面。在输入层后加dropout，相当于数据扩增。二、分类的注意事项分类的target从0开始，如果是三分类，target为0、1、2。三、分类训练网
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2023-09-26 22:29:09
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文章目录推荐阅读前言混淆矩阵简介二分类混淆矩阵一级指标二级指标准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）特异度（Specificity）三级指标（F-score）F1-score多分类混淆矩阵准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）特异度（Specificity）F1-score示例与代码实现step1：统计混淆矩阵step2
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2024-01-25 19:44:18
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基于Unet的医疗影像分割简单复现Unet网络，用来练习pytorch， U-net结构（最低分辨率下32x32像素的例子）如下图所示。每个蓝框对应于一个多通道特征图。通道的数量表示在盒子的顶部。X-Y尺寸在盒子的左下角提供。白色方框代表复制的特征图。箭头表示不同的操作。 其中，蓝/白框表示feature map；蓝色剪头表示3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connecti
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2024-08-17 13:34:45
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引入关于准确率(accuracy)、精度(precision)、查全率(recall)、F1的计算过程，之前写过一篇文章[1]。根据文章[1]中的公式，我们可以知道，精度(precision)、查全率(recall)、F1的计算，是针对于二分类器来说的。他们的计算，只与y_true/y_pred有关，也要求y_true/y_pred中，只含有0和1两个数。对二分类模型来说，可以直接调用sklear
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2023-12-19 10:23:04
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最近由于项目需要做了一段时间的语义分割，希望能将自己的心路历程记录下来，以提供给所需帮助的人 接下来我将依托Unet语义分割网络介绍以下内容：首先我的环境配置 pytorch1.10 win10 vs2017 python3.6 opencv3.4 Aaconda-5.2.0一、使用pytorch实现简单的unet分割网络二、使用Unet做多类别分割三、c++调用python执行语义分割四、c++
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2023-11-29 20:23:43
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第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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