也许是由于上学的时候一直搞序列标注任务，多分类任务又可以简化为简单的二分类任务，所以一直认为PRF值很简单，没啥好看的。然鹅，细看下来竟有点晦涩难懂，马篇博留个念咯~ 前言 PRF值分别表示准确率 ...

神经网络在多分类上的应用——数据预处理部分 标签： 神经网络 多分类 首先建立思路，然后在实行过程中根据需求找方法和工具。 本文以用三层神经网络识别给定的图片是人，猫还是狗 ...

http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。目前，构造SVM多类分类器 ...

首先，说下多类分类和多标签分类的区别 多标签分类：一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间是有关联的，比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签。很显然这两个标签不是互斥的，而是有关 ...

  今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。   对于 ...

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（博主亲自录制视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型，一种特殊的多分类模型，就想通过可视化的方式展示模型分类的效果，对各个分类区域用不同颜色表示。可是，也看了很多代码，但基本都是 ...

softmax函数简介与符号说明 softmax函数适用于处理多分类问题，应用广泛的逻辑函数就是softmax函数在二分类情形下的特例。softmax函数将一个n维的输入向量映射为n维的向量， ...

简介 上一讲我们实现了一个简单二元分类器：LogisticRegression，但通常情况下，我们面对的更多是多分类器的问题，而二分类转多分类的通常做法也很朴素，一般分为两种：one-vs-re ...

一.利用回归树实现分类 分类也可以用回归树来做，简单说来就是训练与类别数相同的几组回归树，每一组代表一个类别，然后对所有组的输出进行softmax操作将其转换为概率分布，然后再通过交叉熵或者KL一类 ...