第四讲_图像识别之图像分类Image Classification目录图片分类性能指标：top1,top5ILSVRC：每种任务数据集不一样imageNet：根据WorldNet组织的图片集，为每个名词提供平均1000张图片网络进化卷积神经网络（CNN）基础神经网络：神经元（输入，w,b,sigmoid）优化：梯度下降，BP反向传播（链式规则），3~5层优化交叉熵（之前是均方误差）：批量梯度下降，
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2024-04-28 19:16:08
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一、CIFAR数据集介绍 1.1 CIFAR-10 数据集图像个数：60000张彩色图像；其中Train sets：50000；Test sets：10000，（测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张，抽剩下的就随机排列组成了训练批） Class： 共10类，分别是： 飞机airplane、小汽车automobile、卡车truck、轮船ship、马horse、 猫cat
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2024-03-27 10:45:51
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1. AUC个人复习总结分类评价指标 ROC，AUC 时候，私以为 AUC 作为 CTR 预估常用离线评估指标，有着丰富的含义和特性，现对其含义、优缺点、用途、计算公式推导等做一个盘点。1.1 什么是AUCAUC 是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如 logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如 kagg
本月1日起，上海正式开始了“史上最严“垃圾分类的规定，扔错垃圾最高可罚200元。全国其它46个城市也要陆续步入垃圾分类新时代。各种被垃圾分类逼疯的段子在社交媒体上层出不穷。top-5测试集回归2.25%错误率的成绩可谓是技压群雄，堪称目前最强的图像分类器。年份网络/队名top-5-5备注2012AlexNet16.42%5层CNNs2013C
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2024-03-29 15:18:10
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# 多分类 AUC 的概念与实现
## 引言
在机器学习中，创建能够准确分类的模型是至关重要的。对于二分类问题，我们常用的评估指标有准确率、精确率、召回率等。然而，在多分类问题中，这些指标就显得不够直观。此时，多分类 AUC（Area Under Curve）成为一种有效的评估方法。本文将探讨多分类 AUC 的概念，并通过 Python 实现一个简单的示例。
## 多分类 AUC 的概念
占坑~初学习，为了能以后更灵活的为自己所用，而不是想当然的去理解的话，一定要通过debug切实的看一看：1、程序运行的逻辑 2、单步执行时各变量的内容，变化 等等，我个人认为这是一种积累，一定会有帮助的。加油！~完整程序及相关原理见第九节 实践篇 手写数字图像多分类1、 inputs和targetdef train(epoch):
running_loss = 0.0
for ba
1.sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类auc的用法用法：计算aucsklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, *, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=None)[source])输入参数（
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2024-01-10 17:24:59
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在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy（准确率）等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒（唤醒词识别）来举例，希望能加深理解这些指标。 1，TP / FP / TN / FN下表表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，把不属于当前类的都认为是负例），表中的四个参数均用两个字母表示，第一个字母表示判断结果正确与否（正确用T（
一、任务区分多分类分类任务：在多分类任务中，每个样本只能被分配到一个类别中。换句话说，每个样本只有一个正确的标签。例如，将图像分为不同的物体类别，如猫、狗、汽车等。多标签分类任务：在多标签分类任务中，每个样本可以被分配到一个或多个类别中。换句话说，每个样本可以有多个正确的标签。例如，在图像标注任务中，一张图像可能同时包含猫和狗，因此它可以同时被分配到 "猫" 和 "狗" 这两个标签。二、sklea
机器学习机器学习分类1、递进关系：深度学习–>机器学习–>人工智能 2、机器学习任务分为两大类方法： （1）有监督的学习：利用经验数据，学习表示事物的模型，关注利用模型预测未来（数据）。包括：分类问题：对事物所属类型的判别，类别数量是已知的。如：鸟类型识别、垃圾邮件分类回归问题：预测的目标是连续变量。它是基于连续性数据的预测建模分析技术。如：根据父母身高预测孩子身高；根据近几年的房价预
多分类AUC ROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）是用于评估多分类模型性能的一种指标。在Python中实现多分类AUC ROC需要经过一系列的步骤，下面我将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据集] --> B[数据预处理]
原创
2024-01-11 06:36:29
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# Python生成AUC图像的方案
在机器学习中，AUC（Area Under Curve）是一项重要的评估指标，特别是在二分类问题中。通过生成AUC图像，我们可以直观地看出模型的性能。本文将通过具体的Python代码示例，展示如何生成AUC图像，并解析相关步骤。
## 具体问题
假设我们有一个二分类问题的数据集，且我们已经训练了一个模型。接下来，我们将使用Python生成其AUC图像，以
分类模型-auc-roc曲线真阳性率：假阳性率：参考博客：https://blog.csdn.net/u0
原创
2022-07-18 14:52:53
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系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logistic regression机器学习笔记——多层线性（回归）模型 Multilevel (Linear Regression) Model深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader深度学习笔记——pytorch
# 分类模型计算AUC值
在机器学习中，分类模型是一种用于预测离散标签的模型。在评估分类模型的性能时，我们通常使用AUC（Area Under the Curve）值作为度量标准。AUC值可以测量分类模型在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）之间的关系。
本文将介绍如何使用Python计算分类模型的AUC值，并提供一个
原创
2024-01-19 03:55:23
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R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它提供了丰富的功能和库，可以用于解决各种机器学习问题。本文将介绍如何使用R语言计算多分类AUC（Area Under Curve）。
## 1. 理解AUC
在开始之前，让我们先了解一下AUC是什么。AUC是一种用于衡量模型预测能力的指标，它表示分类器输出的正样本得分高于负样本得分的概率。AUC的取值范围是0到1，数值越高表示分类器的性能越好。
原创
2024-01-03 13:00:58
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https://github.com/facebookresearch/multigrainMultiGrain: a unified image embedding for classes and instancesAbstractMultiGrain是一种网络架构，产生的紧凑向量表征，既适合于图像分类，又适合于特定对象的检索。它建立在一个标准分类主干上。网络的顶部产生包含粗粒度和细
1. 分类模型分类问题其实在生活中处处可见，比如我们在大街上看妹纸，会把妹纸的外貌分为好看和非常好看(求生欲。。。)；再比如我们刷微博，会把微博推送给我们的内容分为喜欢的和不喜欢的。上述问题就是典型的分类问题，确切的说是二分类问题，而能够解决这些二分类问题的数学模型就被称为二分类模型。用数学的方式表达就是，给定自变量X，代入到我们的分类模型F，会输出因变量y，y的取值为0或1，其中0代
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2024-06-03 22:46:50
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机器学习入门——直接调用sklearn实现几种简单算法 刚学习机器学习，希望大佬们勿喷，望指点 几种分类算法针对鸢尾花数据的分析1. LR线性回归分类算法# 引入数据集，sklearn包含众多数据集from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear
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2024-09-10 14:48:23
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图像分类1原理2数据集2.1MNIST2.2fashion-MNIST2.3CIFAR-102.4CIFAR-1002.5Image Net3 常见网络4评价指标4.1准确率4.2top5错误率4.3模型存储大小4.4处理速度（时间）5接下来要完成的 在此表示感谢！！！ 1原理图像分类就是给一幅图像说出它的类别。 图像分类的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类器设计。图像预处理包括图像滤波
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2024-03-08 22:10:32
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