二分類 分類問題是機器學習中非常重要的一個課題。現實生活中有很多實際的二分類場景，如對於借貸問題，我們會根據某個人的收入、存款、職業、年齡等因素進行分析，判斷是否進行借貸；對於一封郵件，根據郵件內容判斷該郵件是否屬於垃圾郵件。 圖1-1 分類示意圖 回歸作為分類的缺陷 由於回歸 ...

什么是二分類問題？ 二分類問題就是最終的結果只有好或壞這樣的一個輸出。 比如，這是好的，那是壞的。這個就是二分類的問題。 我們以一個電影評論作為例子來進行。我們對某部電影評論的文字內容為好評和差評。 我們使用IMDB 數據集，它包含來自互聯網電影數據庫（IMDB）的 50 000 條嚴重 ...

數據的下載： （共有三個版本：python,matlab,binary version 適用於C語言） http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-pytho ...

二分類問題示例： 首先我們從一個問題開始說起，這里有一個二分類問題的例子，假如你有一張圖片作為輸入，比如這只貓，如果識別這張圖片為貓，則輸出標簽1作為結果；如果識別出不是貓，那么輸出標簽0作為結果（這也就是著名的cat和non cat問題）。現在我們可以用字母y來表示輸出 ...

論文鏈接：Focal loss for dense object detection 總體上講，Focal Loss是一個緩解分類問題中類別不平衡、難易樣本不均衡的損失函數。首先看一下論文中的這張圖： 解釋： 橫軸是ground truth類別對應的概率（經過sigmoid ...

這里做了一些小的修改，感謝谷歌rd的幫助，使得能夠統一處理dense的數據，或者類似文本分類這樣sparse的輸入數據。后續會做進一步學習優化，比如如何多線程處理。 具體如何處理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse，參考 https://github.com ...

引言 很多分類器在數學解釋時都是以二分類為例，其數學推導不適用於多分類，模型本身也只能用於二分類，如SVM，Adaboost ， 但是現實中很多問題是多分類的，那這些模型還能用嗎 二分類 to 多分類 更改數學原理 改變這些模型的原理，重新推導數學公式，然后代碼實現。 這種 ...

從二分類到多分類，實際采用的是拆解法思想：將多分類問題拆分成許多二分類問題，為每一個二分類問題訓練一個分類器。測試時，對這些分類器的結果進行集成，得到最終預測結果。 根據拆分策略不同，分為以下三類： 一對一（One vs. One, OvO） 訓練：將N個類別兩兩配對，產生N(N ...