下面的4類數組是C#預測出來的，保存為文本后，弄到python中（C#作圖沒好工具。。。） ...

　　LR是一個傳統的二分類模型，它也可以用於多分類任務，其基本思想是：將多分類任務拆分成若干個二分類任務，然后對每個二分類任務訓練一個模型，最后將多個模型的結果進行集成以獲得最終的分類結果。一般來說，可以采取的拆分策略有： one vs one策略 　　假設我們有N個類別，該策略基本思想 ...

tensorflow2知識總結---5、softmax多分類 一、總結 一句話總結： softmax多分類適用於神經網絡輸出層是一個多分類的輸出的情況 1、tensorflow的輸出層注意？ 如果輸出層是一個連續的數字，就不進行其它操作，直接輸出 如果輸出層是一個二分類（是和否 ...

SoftMax實際上是Logistic的推廣，當分類數為2的時候會退化為Logistic分類 其計算公式和損失函數如下， 梯度如下， 1{條件} 表示True為1，False為0，在下圖中亦即對於每個樣本只有正確的分類才取1，對於損失函數實際上只有m個表達式（m個樣本每個有一個正確的分類 ...

Softmax回歸多分類網絡（PyTorch實現） 雖然說深度學習的教程已經爛大街了，基礎理論也比較容易掌握，但是真正讓自己去實現的時候還是有一些坑。一方面教程不會涉及太多具體的工程問題，另一方面啃PyTorch的英文文檔還是有點麻煩。記錄一下，就當是作業報告了。 獲取數據集 首先導入所需 ...

都可以進行多分類 如果多個類別之間是互斥的，就應該使用softmax，即這個東西只可能是幾個類別中的一 ...

首先，說下多類分類和多標簽分類的區別 多標簽分類：一個樣本可以屬於多個類別（或標簽），不同類之間是有關聯的，比如一個文本被被划分成“人物”和“體育人物”兩個標簽。很顯然這兩個標簽不是互斥的，而是有關聯的； 多類分類：一個樣本屬於且只屬於多個分類中的一個，一個樣本只能屬於一個類，不同類之間是互斥 ...

邏輯回歸實現 相關庫引用 加載數據 觀察發現，最后一列（label）非0即1。因此，這是一個二分類問題。可以考慮把-1全都替換成0 定義模型 這個模型第一層，有4個神經元，因為輸入是15個參數，因此參數個數為\(4*15+4=64\)。這里使用ReLU作為激活函數 ...