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 ...

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 ...

隨機森林 概論 前提 Random Forest:可以理解為Bagging with CARTS. Bagging是bootstrap aggregating（引導聚集算法）的縮寫。 CART(classification and regression Tree)分類和回歸樹，二分類樹 ...

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 ...

Pytorch學習系列（一）至（四）均摘自《深度學習框架PyTorch入門與實踐》陳雲目錄：1.程序的主要功能2.文件組織架構3. 關於`__init__.py`4.數據處理5.模型定義6.工具函數7 ...

數據輸入：x(:,1:n)為特征集合，y(:,1)為訓練集的分類集合(要用0和1進行分類，也就是說y中只能有0和1) 數據輸出：Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系數矩陣，和測試集的結果 代碼（其實就兩行重要，其他的忽略 ...

二分類問題可能是應用最廣泛的機器學習問題。今天我們將學習根據電影評論的文字內容將其划分為正面或負面。 一、數據集來源 我們使用的是IMDB數據集，它包含來自互聯網電影數據庫（IMDB）的50000條嚴重兩極分化的評論。為了避免模型過擬合只記住訓練數據，我們將數據集分為用於訓練的25000條評論 ...

二分類問題的交叉熵   在二分類問題中，損失函數（loss function）為交叉熵（cross entropy）損失函數。對於樣本點(x,y)來說，y是真實的標簽，在二分類問題中，其取值只可能為集合{0, 1}. 我們假設某個樣本點的真實標簽為yt, 該樣本點取yt=1的概率為yp ...