利用 SVM( Support Vector Machine) 做分类是机器学习比较成熟的算法。 关于SVM, 我有一篇博文已经详细的介绍了其原理：传送门： SVM 原理简述今天，我们利用Python 的OpenCV中的ML模块进行SVM 而分类的演练。首先是Binary Classification.__author__ = "Luke Liu"
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2024-01-03 15:25:48
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LSTM是RNN的一种算法， 在序列分类中比较有用。常用于语音识别，文字处理（NLP）等领域。 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置。 本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用。用来给初步学习RNN的一个范例，便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下： 代码片段 ：&nb
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2024-01-29 22:41:05
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在处理“python LSTM多分类”问题时，我将以此博文详细记录下我的思考过程与实践经验。LSTM（长短期记忆网络）在处理序列数据时表现优异，当应用于多分类任务时更是备受青睐。接下来，我将分步对环境准备、指南、配置、验证、优化以及扩展应用进行详细介绍。
### 环境准备
首先，我的开发环境需要具备一定的软硬件要求，以确保LSTM模型能够高效训练。以下是我的环境配置：
#### 硬件资源评估
基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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Python深度学习实例二---新闻分类（多分类问题）1.路透社数据集2.准备数据3.构建网络4.进行训练和测试4.1 留出验证集4.2 训练模型4.3 绘制训练过程中的损失与精度曲线5.从头开始重新训练一个模型6.小结 1.路透社数据集本节使用路透社数据集，它包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在 1986 年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括 46 个不同的主题：某些主
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2023-10-25 15:39:01
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前期准备局部变量与全局变量局部变量: 定义在函数内部的变量全局变量: 定义在函数外部的变量在函数内部修改全局变量的值是需要: 添加关键字 globapython 通过关键字 global 声明使用的变量是全局变量数据类型 --- 列表列表是一个容器. 可以存放不同的数据类型. 使用 [] 进行表示.[int, bool, string, list, tuple, dict]访问列表是支
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2023-08-05 11:25:56
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本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(One vs One)和OvR(One vs Rest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大
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2023-08-04 20:41:56
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使用softmax和sigmoid激活函数来做多类分类和多标签分类 在实际应用中，一般将softmax用于多类分类的使用之中，而将sigmoid用于多标签分类之中，对于图像处理而言，网络模型抽取图像特征的结构基本相同，只是根据不同的任务改变全连接层后的输出层。下面介绍如何使用softmax和sigmoid完成对应的分类任务。softmax激活函数应用于多类分类  
多分类现实生活中的分类不只有二分类，比如一封邮件，要分成广告邮件、工作邮件、家庭邮件等。。。天气预报有雨、雪、 晴、阴等各种分类。 这时候，我们可以看出多分类就需要下图右侧这种多个决策边界。 这时候，可以把要得到的一类看做一种类，其他的看做另一类， 这时候我们有一个类就构造出专门判断某一类的分类器~~~，有很多的假设函数分类器。 第一个类的假设函数判断给的测试样本属于第一个分类的概率，依次其他假设
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2023-06-15 18:54:38
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根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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一、引用计数 Python垃圾回收主要以引用计数为主，分代回收为辅。引用计数法的原理是每个对象维护一个ob_ref，用来记录当前对象被引用的次数，也就是来追踪到底有多少引用指向了这个对象，当发生以下四种情况的时候，该对象的引用计数器+1,当指向该对象的内存的引用计数器为0的时候，该内存将会被Python虚拟机销毁 二、分代回收 分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对
# 用Python绘制圆
在计算机图形学中，圆是最基本的几何图形之一。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种库来帮助我们绘制图形。本文将介绍如何使用Python的`matplotlib`库绘制圆，并进行简单的解释和展示。
## 为什么选择Python？
Python是一种易于学习且使用广泛的编程语言。其标准库和第三方库中有很多可以帮助我们处理图形的工具，最常用的图形库之一就是`mat
# 用Python做一个系统
## 引言
Python是一种简单易学的编程语言，适合初学者入门。在本文中，我将指导你如何使用Python构建一个系统。我们将按照以下步骤进行，让我们开始吧！
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 需求分析 |
| 2. | 设计系统架构 |
| 3. | 编写代码 |
| 4. | 测试和调试 |
原创
2023-11-24 10:24:56
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# 用 Python 实现一个扫雷游戏
扫雷是一款经典的电脑游戏，玩家的目标是通过推测地雷的位置来安全地标记和打开格子。今天，我们将学习如何使用 Python 语言开发一个简单的扫雷游戏。以下是整体开发流程的概述。
## 开发流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设计游戏逻辑，确定游戏规则 |
| 2 | 创建数据结构，存储游戏状态 |
| 3
# 用Python制作一个简单的账单管理系统
在现代生活中，管理个人的财务至关重要。本文将指导你如何用Python制作一个简单的账单管理系统。我们将分步骤介绍如何实现这一目标，并提供实际的代码示例。
## 流程概述
制作一个账单管理系统的流程大致如下：
| 步骤 | 描述
我们首先还是使用pip进行安装：pip install PyInstaller安装完成后，直接打开命令行，输入pyinstaller，如果显示如下界面，说明安装成功。然后就可以进行我们小程序的封装了。pyinstaller -F -w some.py-F与-w的含义：-F：将所有内容全部打包成一个exe可执行文件，而不会有其它的一些奇奇怪怪的小依赖文件。-w：运行生成的exe文件时，不会弹出命令行
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2023-06-28 01:31:34
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Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
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2023-10-08 18:46:13
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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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文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
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2023-10-04 07:59:38
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Pytorch学习笔记09——多分类问题在上一篇文章的糖尿病数据集当中，输出只有0和1俩种可能值。 P(y=0) = 1-P(y=1) 如何实现多分类问题？ 经过最后一步softmax后得到10个预测值，如果我们仍然用二分类的思维去想这个问题： y1^hat属于第一类的概率是0.8， 不属于第一类的概率是0.2. y2^hat属于第二类的概率是0.9， 不属于第二类的概率是0.1. y3^hat属
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2023-09-02 07:29:01
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