二分类问题示例： 首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果（这也就是著名的cat和non cat问题）。现在我们可以用字母y来表示输出 ...

二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...

随机森林 概论 前提 Random Forest:可以理解为Bagging with CARTS. Bagging是bootstrap aggregating（引导聚集算法）的缩写。 CART(classification and regression Tree)分类和回归树，二分类树 ...

二分类、多分类与多标签的基本概念 二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。 多类分类(Multiclass ...

Pytorch学习系列（一）至（四）均摘自《深度学习框架PyTorch入门与实践》陈云目录：1.程序的主要功能2.文件组织架构3. 关于`__init__.py`4.数据处理5.模型定义6.工具函数7 ...

数据输入：x(:,1:n)为特征集合，y(:,1)为训练集的分类集合(要用0和1进行分类，也就是说y中只能有0和1) 数据输出：Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系数矩阵，和测试集的结果 代码（其实就两行重要，其他的忽略 ...

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。 一、数据集来源 我们使用的是IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化的评论。为了避免模型过拟合只记住训练数据，我们将数据集分为用于训练的25000条评论 ...

二分类问题的交叉熵   在二分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entropy）损失函数。对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在二分类问题中，其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp ...