多類分類(Multiclass classification): 表示分類任務中有多個類別, 比如對一堆水果圖片分類, 它們可能是橘子、蘋果、梨等. 多類分類是假設每個樣本都被設置了一個且僅有一個標簽: 一個水果可以是蘋果或者梨, 但是同時不可能是兩者 多標簽分類(Multilabel ...
多類分類 Multiclass Classification 一個樣本屬於且只屬於多個類中的一個,一個樣本只能屬於一個類,不同類之間是互斥的。 典型方法: One vs All or One vs. rest: 將多類問題分成N個二類分類問題,訓練N個二類分類器,對第i個類來說,所有屬於第i個類的樣本為正 positive 樣本,其他樣本為負 negative 樣本,每個二類分類器將屬於i類的樣本 ...
2015-07-25 20:22 0 4552 推薦指數:
多類分類(Multiclass classification): 表示分類任務中有多個類別, 比如對一堆水果圖片分類, 它們可能是橘子、蘋果、梨等. 多類分類是假設每個樣本都被設置了一個且僅有一個標簽: 一個水果可以是蘋果或者梨, 但是同時不可能是兩者 多標簽分類(Multilabel ...
二分類、多分類與多標簽的基本概念 二分類:表示分類任務中有兩個類別,比如我們想識別一幅圖片是不是貓。也就是說,訓練一個分類器,輸入一幅圖片,用特征向量x表示,輸出是不是貓,用y=0或1表示。二類分類是假設每個樣本都被設置了一個且僅有一個標簽 0 或者 1。 多類分類(Multiclass ...
多分類及多標簽分類 單標簽二分類 單標簽二分類問題為最為常見的算法,主要指:label的取值只有兩種,即每個實例可能的類別只有兩種(A or B);此時的分類算法其實是在構建一個分類的邊界將數據划分為兩個類別; 常見的二分類算法有:Logistic,SVM,KNN等 \[y=f(x ...
多標簽分類 到現在為止,我們看到的模型與數據都是將一條數據分類為一個類別。在某些情況下,我們可能需要分類器為每條數據輸出多個類別。例如,假設有一個人臉識別分類器,如果它在同一張圖片上認出了多張人臉的話,它應該輸出什么呢?顯然,它應該為每個它認出的人臉打上一個標志。 假設這個人臉識別分類器已經 ...
本文使用的數據是一個多輸出分類問題,每個數據都被歸納為9個種類的屬性,每個種類下又細分為多個標簽,需要預測的是每個數據在這9個種類下的具體標簽(注:數據在每個種類下只能有一個標簽)。詳細的數據介紹和問題描述可參考此鏈接。 本文主要是對DataCamp上的課程Machine Learning ...
本文第一部分是對數據處理中one-hot編碼的講解,第二部分是對二分類模型的代碼講解,其模型的建立以及訓練過程與上篇文章一樣;在最后我們將訓練好的模型保存下來,再用自己的數據放入保存下來的模型中進行分類(在后面的文章中會詳細討論如何使用自己的數據去訓練模型,或者讓保存下來的模型去處理自己的數據 ...
機器學習--分類問題 分類問題是監督學習的一個核心問題,它從數據中學習一個分類決策函數或分類模 型(分類器(classifier)),對新的輸入進行輸出預測,輸出變量取有限個離散值。 決策樹 決策樹 ...
摘要:這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用、實用技巧、原理機制等方面,希望對大家有所幫助。 本文分享自華為雲社區《深度學習分類任務常用評估指標》,原文作者:lutianfei 。 這篇文章主要向大家介紹深度學習分類任務評價指標,主要內容包括基礎應用 ...