【文章推荐】pytorch 5 classification 分类

看了Movan大佬的文字教程让我对pytorch的基本使用有了一定的了解,下面简单介绍一下二分类用pytorch的基本实现！希望详细的注释能够对像我一样刚入门的新手来说有点帮助！最终运行出来的结果在下面： ...

pytorch -- CNN 文本分类 -- 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》

论文《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通过CNN实现了文本分类。论文地址: 666666 模型图：　　模型解释可以看论文，给出code and comment:https ...

1、什么是多标签分类？在图像分类领域，对象可能会存在多个属性的情况。例如，这些属性可以是类别，颜色，大小等。与通常的图像分类相反，此任务的输出将包含2个或更多属性。本文考虑的是多输出问题，即预先知道属性数量，这是一种特殊情况的多标签分类问题。 2、本文使用的数据集？在Kaggle网站 ...

参考一：《Pytorch深度学习实践》（第九集）参考二：Otto-Neural-Net 注意：使用的数据来自kaggle，链接由于上面给出的两个参考链接，对代码的讲解都已经很详细，所以这里不再赘述，下面按自己的理解整理了代码如下： Imports Prepare ...

线性分类 Linear Classification

软分类：y 的取值只有正负两个离散值，例如 {0, 1} 硬分类：y 是正负两类区间中的连续值，例如 [0, 1] 一、感知机主要思想：分错的样本数越少越好用指示函数统计分错的样本数作为损失函数，不可微；对错误分类样本，∑ -yi * f(xi) = ∑ -yi * WTxi ...

场景分类(scene classification) 摘录

Low-level : - SIFT : It describes a patch by the histograms of gradients computed over a 4 × 4 ...

多分类问题multicalss classification

多分类问题：有N个类别C1,C2,...,Cn,多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆分为若干个而分类任务求解，最经典的拆分策略是：“一对一”，“一对多”，“多对多” (1)一对一给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€{c1,c2 ...

文本分类 Text Classification

什么是文本分类文本分类任务是NLP十分常见的任务大类，他的输入一般是文本信息，输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析、作品归属、真伪检测等，很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。常规步骤选择一个感兴趣的任务收集合适的数据集做好标注 ...