機器學習：朴素貝葉斯分類器實現二分類（伯努利型） 代碼+項目實戰
一、朴素貝葉斯分類器的構建 二、數據集的獲取 三、加載數據與數據轉換 四、模型擬合、預測與精度 單次訓練 多次訓練，精確度沒有太多的改變，說明朴素貝葉斯分類器只要很少的樣本就能學習到大部分 ...
原文：使用Pytorch實現簡單的人臉二分類器
該項目的目的是建立一個有關於人臉的二分類器。 steps : . Load the data . Define a Convolutional Neural Network . Train the Model . Evaluate the Performance of our trained model on a dataset 加載數據集 主要內容：加載和預處理。 預處理：使用pytorch的t ...
2020-04-17 15:05 0 798 推薦指數：
相關推薦
PyTorch - 04 - 使用PyTorch簡潔實現softmax分類器
我的這篇博客： softmax手動實現 是從零實現softmax回歸，以熟悉PyTorch和相關函數的定義。 現在利用PyTorch來實現softmax分類器， 加深印象。 數據加載 FashionMNIST數據集的使用可以參考我的上一篇博客 得到的 train_iter ...
pytorch_第四篇_使用pytorch快速搭建神經網絡實現二分類任務（包含示例）
使用pytorch快速搭建神經網絡實現二分類任務（包含示例） Introduce 上一篇學習筆記介紹了不使用pytorch包裝好的神經網絡框架實現logistic回歸模型，並且根據autograd實現了神經網絡參數更新。 本文介紹利用pytorch快速搭建神經網絡。即利用torch.nn ...
二分類實現多分類
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 ...
二分類
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 ...