难问题的部分分类

最新推荐文章于 2024-08-20 10:26:52 发布
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博客提及难问题的部分分类，但内容仅给出链接https://www.ivdone.top/article/497.html，未包含具体分类信息。
机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
02-14 10万+
目录 走进XGBoost 什么是XGBoost？ XGBoost树的定义 XGBoost核心算法 正则项：树的复杂程度 XGBoost与GBDT有什么不同 XGBoost需要注意的点 XGBoost重要参数详解 调参步骤及思想 XGBoost代码案例 相关性分析 n_estimators（学习曲线） max_depth（学习曲线） 调整max_depth 和min_child_weight 调整gamma 调整subsample 和colsample_bytree 调整正则
[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）
热门推荐
杨秀璋的专栏
07-09 2万+
分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，再用该目标函数预测新数据集的未知属性。本章主要讲述分类算法基础概念，并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类数据集，从而让读者学会使用Python分类算法分析自己的数据集，研究自己领域的知识，从而创造价值。 19.1 分类 19.1.1 分类模型 与前面讲述的聚类模型类似
关于少量数据的多分类问题
凌空的桨
08-27 6557
问题陈述和分析      原始数据可以从链接中下载，是一关于某项疾病的分类问题，表格中最后一列为标签，前面的278列是各项特征指标。其中标签为1 的为为患病样本，标签为2——15的为确定的患病的样本，标签为16的为不确定的患病样本。标签中缺少11、12、13的样本。对于这类问题首先想到的就是传统的机器学习方法SVM，再比较新颖的是lasso还有xgboost等方法。对于SVM分类器直接将特征送入...
深度学习的两大问题概述——分类和回归
最新发布
2301_78829965的博客
08-20 3683
介绍分类和回归的基本概念、激活函数、损失函数、相关算法
多分类问题的处理策略和评估手段
Laurence的技术博客
02-16 2937
多分类问题基本都是建立在二分类问题基础之上的，简单说就是：将多分类问题拆解成多个二分类问题去解决，具体来说，通常有两种策略：One-Versus-The-Rest （OvR） 也叫 One-Versus-All（OvA）：即每一个类别和所有其他类别做一次二分类，全部类别都做完后，就等于实现了多分类。一个有N种分类的问题使用此策略需要进行N次二分类处理 One-Versus-One（OvO）即每一个类别都和另一个类比做一次1V1的二分类，全部类别
解决分类中样本分布不平衡问题
sinat_41928169的博客
05-10 7527
3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 - 知乎 所谓的不平衡指的是不同类别的样本量异非常大。样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。 大数据分布不均衡。这种情况下整体数据规模大，只是其中的少样本类的占比较少。但是从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部的特征。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。 小数据分布不均衡。这种情况下整体数据规模小，并且占据少量样本比例
多标签分类问题的损失函数与长尾问题
bigtailhao的博客
10-28 3625
背景 麻省理工学院研究团队发表在ICML2020的 《From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on Benchmarks》 表示 imagenet数据集中有约20%的数据都是至少有2个标签 谷歌发布了多标签数据集Open image dataset 主要是利用谷歌自己的多标签模型打标之后，然后人工修改一部分。 常用方案 bceloss 将多标签问题针对每一种类别转化为多个二分类问题 常见问题 1）长尾问题，正负样本不平
长尾分布下的分类问题
Fan9_的博客
05-14 3998
长尾分布下的分类问题 ​ 基于深度学习的分类算法应用于长尾分布数据集时，识别效果不好。对尾部类别的学习效果很差。为解决长尾分类下的识别问题，有多种不同思想的优化方法。最简单的方法是重采样（re-sampling）和重加权(re-weighting)。一些最新研究方法包括知识迁移和解耦特征和分类器。 重采样(re-sampling) ​ 重采样的具体做法包括对头部类别样本的欠采样和对尾部类别样本的过采样。但过采样容易在尾部类别过拟合。 ​ 重采样一般会选择过采样的方式，欠采样会丢失过多的头部类别信息，
遥感影像分类方法
qq_44951617的博客
09-21 1万+
摘要：遥感影像的分类作为其他遥感技术的一项基础内容，对后续遥感的应用具有一定的现实意义。计算机技术和遥感技术的飞速发展，遥感影像的分类方法从最初的人工目视解译不断发展，经历了从手动到半自动再到近全自动的发展过程。从遥感影像分类的全过程来说，仍然没有达到全自动分类。本文加入了深度学习分类方法，与传统的监督分类、非监督分类进行对比，简单介绍各种分类方法的基本思想和应用，最后进行总结并展望未来的发展。 关键词：影像分类；监督分类；非监督分类；深度学习 内容为整理内容并非文献仅供参考
图像分类方法总结
学习日常分享
05-15 2万+
1. 图像分类问题描述 图像分类问题是计算机视觉领域的基础问题，它的目的是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，实现最小的分类误差。具体任务要求是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类，子类细粒度图像分类，以及实例级图像分类三大类别。因为VOC数据集是不同物种类别的数据集，所以本文主要研究讨论跨物种语义级别的图像分类任务。 通常图像分类任务存在以下技术难点： （1）视角变化：同一个物体，摄像机可以从多个角度来展现。 （2）大小变
软件的分类
LZXbilibala的博客
09-14 5606
软件的分类
【解决（几乎）任何机器学习问题】：处理分类变量篇（上篇）
chen695969的博客
02-18 7931
从0到1掌握分类变量的处理技巧！ 在机器学习领域，正确处理分类变量对于模型预测的准确性至关重要。本文将为你揭开处理分类变量的神秘面纱，为你带来技巧、方法和实践案例，让你迅速提升！💪 🎯 探索独热编码、标签编码以及目标编码等最常用的编码方案，为你深入剖析各种编码方法的优劣和适用场景。 📊 无论你是新手还是有经验的数据科学家，都可以通过我们的案例学习如何运用正确的编码方法提升模型性能。 🛠 了解实践中常见的数据预处理工具与库，节省你的时间成本，让你更专注于模型优化。
笔记：Few-Shot Learning小样本分类问题 + 孪生网络 + 预训练与微调
Yophan的博客
07-17 3093
Few-Shot Learning小样本分类问题 + 孪生网络 + 预训练与微调
大型语言模型中的幻觉研究综述：原理、分类、挑战和未决问题
qq_32907491的博客
05-05 4792
大型语言模型（LLM）的出现标志着自然语言处理（NLP）的重大突破，导致文本理解和生成的显着进步。然而，除了这些进步之外，LLM还表现出产生幻觉的关键倾向，导致内容与现实世界的事实或用户输入不一致。这种现象对它们的实际部署提出了重大挑战，并引起了对LLM在现实世界场景中的可靠性的担忧，这吸引了越来越多的关注来检测和减轻这些幻觉。在这项调查中，我们的目标是提供一个全面和深入的概述LLM幻觉领域的最新进展。我们开始与LLM幻觉的创新分类，然后深入研究的因素，有助于幻觉。
raptor工具使用方法、两个数求和
Valieli的博客
02-22 1万+
【raptor软件界面】 【符号】 赋值、调用、输入、输出、选择、循环 【例1】输入两个整数，然后求和 目的：输入两个整数，然后求和 最终结果： （1）输入两个整数 拖动输入框，然后放入start和end框内（先保存文件） 一共加入两个输入框。 （2）双击输入框 （3）在两个输入框中填写输入提示和输入变量 输入提示要 双引号 结果： （4）将x...
【raptor】生成随机整数，求和
Valieli的博客
02-22 9920
目标：随机生成两个整数（1-100），然后求和。 raptor中有随机数函数。 结果： 分析： Random函数生成0-1（不包括1）的实数，则Random*100生成 0-100（不包括100）的实数。 因此 Random*100+1 则生成 1-101（不包括101）的实数。 要生成两个整数随机数，可以使用floor函数。 步骤： （1）首先在raptor中依次插入 赋值框...
哈密顿圈问题是NP完全的
Valieli的博客
02-17 7313
【哈密顿圈问题】 对于一个有向图G=(V,E),如果G中的圈C恰好经过每一个顶点一次，则称圈C是一个哈密顿圈。即，哈密顿圈构成一条经过所有的顶点，没有重复的“路线”。如图6是一个含有哈密顿圈的图。 图6 一个含有哈密顿圈的有向图 证明哈密顿圈问题是NPC的，可以通过证明3-SAT≤p\leq_p≤p​哈密顿圈来得到。 【3-SAT≤p\leq_p≤p​哈密顿圈】 构造方法如下: (1)对于每一个...
集合覆盖问题
Valieli的博客
02-16 4717
【集合覆盖问题】 集合覆盖问题可以描述为： 给定 n 个元素的集合U,U 的子集S1,…,SmS_1,…,S_mS1​,…,Sm​ 以及数 k, 问在这些子集中有一组子集，它的并等于整个 U 且至多含有 k 个子集？ 如图3为一个集合覆盖问题的实例。 图3 集合覆盖问题实例 在图3中，有3个子集（即数k为3）{S3,S4,S5S_3,S_4,S_5S3​,S4​,S5​},它的并等于整个 U。 ...
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