Softmax回归多分类网络（PyTorch实现） 虽然说深度学习的教程已经烂大街了，基础理论也比较容易掌握，但是真正让自己去实现的时候还是有一些坑。一方面教程不会涉及太多具体的工程问题，另一方面啃PyTorch的英文文档还是有点麻烦。记录一下，就当是作业报告了。 获取数据集 首先导入所需 ...

Pytorch 是目前最好用的神经网络库之一，最近我写了一个pytorch的简单代码，在这里对其做一个全面的介绍。 在pytorch 中一些常用的功能都已经被封装成了模块，所以我们只需要继承并重写部分函数即可。首先介绍一下本文最终希望实现的目标， 对本地的一维数据 （1xn)的ndarry 进行 ...

在 https://github.com/jiangqy/LSTM-Classification-pytorch 基础上进行的修改 一、需求：短信文本分类 1.1 原始数据 以英语语言为主，人工打标签，分为四类：0，1，2，3。 文本长度：最长为300个单词。 已经经过预处理：去掉所有 ...

《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax Classifer 1、二分类问题：糖尿病预测 2、多分类问题 MNIST Dataset：10个标签，图像数字（0-9）识别 ①用sigmoid：输出每个类别的概率 但这种情况下 ...

引言 很多分类器在数学解释时都是以二分类为例，其数学推导不适用于多分类，模型本身也只能用于二分类，如SVM，Adaboost ， 但是现实中很多问题是多分类的，那这些模型还能用吗 二分类 to 多分类 更改数学原理 改变这些模型的原理，重新推导数学公式，然后代码实现。 这种 ...

sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1、对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题，它只能解决二分类的问题，不过经过一定的改造便可以进行多分类问题，主要的改造方式有两大类：(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS ...

使用XGBoost实现多分类预测的实践代码 参考代码链接为：https://github.com/ikkyu-wen/data_mining_models，这里面的xgboost实现多分类 ...

1、什么是多分类？ 参考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中，具体讲有两种，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中 ...