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 ...

IMDB數據集下載速度慢，可以在我的repo庫中找到下載，下載后放到~/.keras/datasets/目錄下，即可正常運行。)中找到下載，下載后放到~/.keras/datasets/目錄下，即可正常運行。 電影評論分類：二分類 二分類可能是機器學習最常解決的問題。我們將基於評論的內容將電影評論 ...

　　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 ...

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 ...

我們用下列的這些符號來分別表示我們訓練集當中的輸入的值x以及輸出的值Y。由於是二分分類的問題，因此y一般僅具有兩個值0和1。x則一般可以用nx來表示單個訓練集當中x的特征的個數，比如一幅圖像有10000個特征，那么我們輸入的X所對應的nx=10000.假設我們的訓練集一共有10個單個的訓練集，則m ...

一、模型的構建 銀行在放貸之前都會對客戶做一個評估，來判定其是否有大概率會違約。這里我們用1表示其不會違約，用0表示會違約，假設影響因素有m個。 邏輯回歸的目的是得到一個p（概率），如果給定一個臨界值就可判斷其屬於哪一類，一般默認臨界值為0.5，若p>0.5,則判定為第一類，既不會違約 ...

本節構建一個網絡，將路透社新聞划分為46個互斥的主題，也就是46分類 案例2：新聞分類(多分類問題) 1. 加載數據集 將數據限定在10000個最常見出現的單詞，8982個訓練樣本和2264個測試樣本 8982 2246 2. ...

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 ...