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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逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。模型sigmoid 函数在介绍逻辑回归模型之前，我们先引入sigmoid函数，其数学形式是： g(x)=11+e−x 对应的函数曲线如下图所示：从上图可以看到sigmoid函数是一个s形的曲线，它的取值在[0, 1]之间，在远离0的地方函数的值会很快接近0/1。这个性质使我们能
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2024-03-10 11:54:04
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最大熵模型-最大熵原理与最大熵模型定义基本概率熵熵是表示随机变量的不确定性的度量。熵越大，随机变量的不确定性越大。假设离散变量X
X
的概率分布式P(X)P(X)，熵的定义为： H(p)=−∑i=1Npilogpi
H
(
目录基本回归模型1. 回归模型的评估2. 线性回归2.1 基本概念2.2 计算方法2.2.1 最小二乘估计2.2.2 几何解释2.2.3 概率视角2.2.4 代码实现2.3 线性回归的推广（非线性回归模型）2.3.1 多项式回归2.3.1.1 基本概念2.3.1.2 代码实现2.3.2 广义可加模型（GAM）2.3.2.1 基本概念2.3.2.2 GAM模型的优点与不足：2.3.2.3 代码实现
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2024-05-02 15:26:33
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本文主要通过CNN进行花卉的分类，训练结束保存模型，最后通过调用模型，输入花卉的图片通过模型来进行类别的预测。 测试平台：win 10+tensorflow 1.2 数据集中总共有五种花，分别放在五个文件夹下。&n
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2024-04-03 15:56:34
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多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太
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2021-11-30 10:57:13
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初中就开始学习线性回归，并且可以根据最小二乘法，计算出线性回归系数，进而利用线性回归进行数据的简单预测。
线性模型是机器学习中最简单、应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个d维样本[x1, · · · , xd].T，其线性组合函数为
其中w = [w1, · · · , wd].T 为d维的权重向量，b为偏置。
线性回归就是典型的线性模型，直接用f(x, w
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2021-07-31 17:03:13
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多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布。有许多算法可用于解决多分类问题，像决策树、朴素贝
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2022-11-29 20:26:13
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初中就开始学习线性回归，并且可以根据最小二乘法，计算出线性回归系数，进而利用线性回归进行数据的简单预测。线性模型是机器学习中最简单、应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性...
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2021-07-13 14:15:48
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文章目录一、基本概念二、研究现状2.1 传统算法2.2 深度学习方法三、数据集及评价指标3.1 常用数据集3.2 常用指标四、经典模型参考资料 一、基本概念语义分割是计算机视觉中很重要的一个方向。不同于目标检测和识别，语义分割实现了图像像素级的分类。它能够将一张图片或者视频（视频以帧来提取的话其实就是图片），按照类别的异同，将图像分为多个块。 如下图所示：二、研究现状2.1 传统算法灰度分割 最
SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂，如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题。1.分类在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序： load heart_scale;
train_data = heart_scale_
1、Java内存模型Java虚拟机在执行程序时把它管理的内存分为若干数据区域，这些数据区域分布情况如下图所示：程序计数器：一块较小内存区域，指向当前所执行的字节码。如果线程正在执行一个Java方法，这个计数器记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址，如果执行的是Native方法，这个计算器值为空。Java虚拟机栈：线程私有的，其生命周期和线程一致，每个方法执行时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作
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2023-11-27 11:36:53
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条件熵 使$P(y|x)$熵最大，这么求？ $H^{(A)}=-\sum_{i=1}^nP(y_i^{(1)}|x)\log P(y_i^{(1)}|x)$ $H^{(B)}=-\sum_{i=1}^nP(y_i^{(2)}|x)\log P(y_i^{(2)}|x)$ 条件熵:=$H(Y|X)=- ...
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2021-10-22 14:02:00
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1.2 Softmax 回归（Softmax regression） 有一种 logistic回归的一般形式，叫做 Softmax 回归，能让你在试图识别某一分类时做出预测，或者说是多种分类中的一个.假设你不单需要识别猫，而是想识别猫，狗和小鸡，我把猫加做类 1，狗为类 2，小鸡是类 3，如果不属于 ...
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2021-07-27 20:19:00
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softmax的主要工作就是将预测出来的结果，用概率来表示，并将总的概率相加为1 通过全连接层输出的预测结果有正有负，那为什么有负数呢？ 是因为参数或者激活函数的问题 将预测结果转换为概率主要分为两步： 1、将所有的负数变为正数，并不能改变与原正数的相对大小 $y = e^x$指数函数恰好能满足这个 ...
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2021-09-24 18:54:00
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目录检查先决条件在本地计算机上设置所有内容创建提交训练作业所需的局部变量创建项目所需的Bucket下载项目文件 - 75.5 MB深度伪造——使用深度学习在视频中将一个人的脸换成另一个人的脸——是当今使用人工智能的最有趣和最可怕的方式之一。虽然深度伪造可用于合法目的，但它们也可用于虚假信息。能够轻松地将某人的脸换成任何视频，我们真的可以相信我们的眼睛告诉我们的吗？政治家或演员做或说令人震惊的事情的
【深度学习】详解Resampling和softmax模型集成文章目录1 图像重采样 1.1 次级采样（sub-sampling） 1.2 高斯金字塔（Gaussian pyramids） 1.3 上采样（upsampling)2 医学图像预处理之重采样3 医疗图像重采样代码分析4 softmax集成5 在图像分割中用于多通道conv2d输出的Sigmoid或Softmax1 图像重采样图像重采样包含两种情形，一种是下采样（downsampling），把图像变小；另一种是上采样（up
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2021-07-06 10:51:23
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一、 模型原理Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从而能够更好地捕捉局部相关性。网络结构图如下： 详细原理图：（出自论文：A
演化，持续演进并且不断获得反馈允许团队尽早从项目干系人获得反馈，并且向他们持续演示增量的价值。简介 理解所有干系人的需求，关注所有项目的风险，理解所有项目的技术，甚至是了解如何和同事协同工作，完全做到这些通常不大可能。即使是完全熟知上述内容，这些内容也很可能在项目开发过程中发生变更。所以，我们需要提升团队增量演示价值并且尽早从干系人获得持续反馈的
机器学习 掌握基本的回归模型使用sklearn构建完整的机器学习项目流程一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。1. 使用sklearn构建完整的回归项目1.1 收集数据集并选择合适的特征1.2 选择度量模型性能的指标MSE均方误差：MAE平均绝对误差:决定系数：解释方
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2024-08-08 15:29:13
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