softmax和分类模型 内容包含： 1. softmax回归的基本概念 2. 如何获取Fashion MNIST数据集和读取数据 3. softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 4. 使用pytorch重新实现softmax回归模型
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2021-08-06 09:44:21
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sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用， 主要用于多分类问题。
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2024-08-13 11:05:28
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softmax与多分类 一、总结 一句话总结： sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用， 主要用于多分类问题。 1、softmax 函数 定义？ A、Si=e^(Vi)/(Σe^(Vj)) B、也就是该元素的指数 除以 所有元素的指数和，取指数是为了使差别更大。 C、于是该数组的每
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2020-07-24 04:54:00
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第一层、了解SVMsupport vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。1.1、分类标准的起源：Logistic回归 SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。x表示数据点，用y表示类别（y可以取1或者-1，分别代表两
1 简介随着科学技术的不断更新发展,人们在工作生活中越来越依赖计算机.人们希望把传统手写办公和计算机办公有机结合起来.为解决这一问题,手写数字识别为大家提供了一个新方向.高精确度和高效率办公与学习是人们日常工作生活中孜孜不倦追求的目标.随着网络信息技术的不断发展,深度学习逐渐被大家熟悉及利用,其中卷积神经网络在一系列计算机领域中取得了突破性进展.然而,手写数字识别由于其自身特点和复杂性,无论在技术
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2021-12-25 00:43:07
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归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2019年）；将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在，b
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2024-06-27 11:14:34
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Pytorch中分类loss总结近期在学习pytorch时，发现分类算法在输出时不写激活层如softmax激活/sigmoid激活。并且pytorch文档中除了softmax激活/sigmoid激活外，还有logsoftmax/logsigmoid。以及torch的loss函数会把激活和损失计算都整合到一起计算，给的解释是为了获得更好的数值稳定性。为了弄清这一切，进行了以下探索。并将自己涉及的相关
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2024-09-06 12:08:45
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第二讲 图像分类概述目标检测等方向本质是图像分类一个通道由三个RGB矩阵构成，其中的像素点是[0,255],像素点值是0-2^8其中目标的图像可能只占一部分，但是也要可以识别： 图像分类是一个黑盒，不能像计算公式那样明显的推导，不能人工构建特征，需要用大量图片灌输，形成特征如果手动构建，人类无法详细的描述特征，也不能高效的构建所以就要用到机器学习的数据驱动方法： &
分类交叉熵是一种用于多类分类任务的损失函数。在这些任务中，一个示例只能属于许多可能类别中的一个，模型必须决定哪个类别。 形式上，它旨在量化两种概率分布之间的差异。 分类交叉熵的数学计算方式： 交叉熵损失函数通过计算以下和来计算示例的损失： 根据公式我们可以发现，因为yi,要么是0，要么是1。而当yi等于0时，结果就是0，当且仅当yi等
在上一篇文章中，笔者介绍了什么是Softmax回归及其原理。因此在接下来的这篇文章中
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2022-01-18 09:51:01
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在上一篇文章中，笔者介绍了什么是Softmax回归及其原理。因此在接下来的这篇文章中，我们就来开始动手实现一下Softmax回归，并且最后要完成利用Softmax模型对Fashion MINIST进行分类的任务。在开
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2021-12-28 16:00:38
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根据教材自己操作了一遍，记录一下自己的学习过程一、数据集介绍FashionMNIST为服饰分类数据集，其包含的类别共有10种，数据集大小约为80M。1.1 数据的获取可以使用Pytorch提供的torchvision包，它主要由以下几部分构成：torchvision.datasets：包含加载数据的函数以及常用的数据集接口，如CIFAR10、MNIST、ImagNet等torchvision.mo
以下内容参考：王正海《基于决策树多分类支持向量机岩性波谱分类》SVM本身是应用于二分类的，所以在处理多分类并且想应用SVM有必要进行改进1、SVM直接进行多分类SVM如果直接在目标函数上进行修改的话，就是将多个分类面的参数合并到一个最优化问题上，显然难度太大。 但是对于lr的话，可以直接拓展为softmax多分类。2、SVM多分类间接实现常见的方法有两种 one vs one and one vs
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2024-01-08 13:56:08
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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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1 多变量逻辑回归上一篇文章中笔者对于什么是逻辑回归，以及它能用来干什么做了一个详细的介绍；同时，对于如何通过开源库进行建模训练并预测也给出了详细的示例，并对训练得到的决策边界进行了可视化。因此，本篇文章将主要围绕多变量逻辑回归，多分类问题和分类评价指标这三个方面进行介绍。所为多变量逻辑回归其实就是一个样本点有多个特征属性(feature)，然后通过建立一个多变量的逻辑回归模型来完成分类任务。实质
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2024-04-22 16:17:27
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一、简介随着科学技术的不断更新发展,人们在工作生活中越来越依赖计算机.人们希望把传统手写办公和计算机办公有机结合起来.为解决这一问题,
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2022-01-11 11:26:11
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一、简介随着科学技术的不断更新发展,人们在工作生活中越来越依赖计算机.人们希望把传统手写办公和计算机办公有机结合起来.为解决这一问题,手写数字识别为大写数字识别由于其自身特点和复杂性,无论在技术领域还是在应用领域,仍然存在很大的发展空间.通过Softmax函数进行minist数据分类。二、部分源代码
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2022-01-23 11:41:15
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逻辑回归神经网络实现手写数字识别如果更习惯看Jupyter的形式，请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb1 - 导入模块import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from ld_mnist import load_digits
%matplotlib
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2021-04-30 18:13:09
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就是这个!你已经了解了如何定义神经网络、计算损失和更新网络的权重。现在你可能在想，……. 数据如何?通常，当你必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用标准python包将数据加载到numpy数组中。 然后你可以把这个array转换成一个 torch.*Tensor 。对于图像, packages 比如 Pillow, OpenCV 很有用
对于音频, packages 比如 scipy 和
机器学习实战教程(13篇)_M_Q_T的博客这些网址非常适合想学习机器学习，却苦于没有项目（尤其缺少数据）的人。无意中看到，给自己做一个记录。 目录大类：学习方式监督式学习：非监督式学习：半监督式学习：强化学习：算法类似性 回归算法：基于实例的算法正则化方法决策树学习贝叶斯方法基于核的算法聚类算法关联规则学习人工神经网络深度学习降低维度算法集成算法：决策树一、 决策树优点二、决策树
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2024-05-20 07:47:33
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