SVM - multi label

最新推荐文章于 2023-12-27 10:26:38 发布
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本文介绍了一种适用于样本可能属于多个类别的分类方法——多标签SVM，并提到了一个实现该方法的工具箱LIBSVMTools。对于需要处理复杂样本分类问题的研究者和开发者来说，这是一个有价值的参考资料。
一看就会的多分类支持向量机（Multi-SVM）与softmax分类(附代码详解)
Marcus-Bao的个人主页
02-17 843
本文学习自该大V 概述: 由于KNN算法的局限性,我们需要实现更强大的方法来实现图像分类，一般情况下该方法包含两个函数，一是评分函数(score function)，它是原始图像到每个分类的分值映射，二是损失函数(loss function)，它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签的一致性的。该方法可以转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数的值...
multilabelsvm:多标签svm分类器
05-06
multilabelsvm 该库允许svm（支持向量机）在nodejs和浏览器中支持多类。 安装 节点 npm install multilabelsvm 对于svm内核选项，请参考svmjs初始化分类器，如下所示 var multilabel = require('multilabelsvm' ); var actionClassifier = new multilabel.Classifier({kernel : 'linear'}); 浏览器 您需要为此包含svmjs。 // include the library < script src = "./svmjs/lib/svm.js" > < / script > < script src = "./lib/multilabelsvm.js" > < / script > < script > var actionClass
Multilabel classification(多标签分类 SVM) -- sklearn
平凡
09-30 1万+
这个例子模拟了多标签文档分类问题。基于以下过程随机生成数据集： pick the number of labels: n ~ Poisson(n_labels)    提取的标签的数量：n~泊松(n_labels） n times, choose a class c: c ~ Multinomial(theta)    n次，选择类c：c~多项式（theta） pick the docume...
多输出支持向量机(multioutput svm)
10-18
传统的SVM模型只能实现单输出，即输入多个特征，返回单一的特征。此代码实现输入多个特征输出多个特征。即多输入多输出SVM模型。
【Scikit】实现Multi-label text classification代码模板
weixin_34010566的博客
03-21 235
Refer to: https://stackoverflow.com/a/10527953   code: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import CountVectori...
multisvm 对分类支持向量机
12-10
multisvm多分类支持向量机，不错的资源
multi-label 和 partial label learning，以及partial multi-label论文笔记.zip
06-01
多标签学习（Multi-Label Learning）与偏标记学习（Partial Label Learning）是机器学习领域中的两个重要分支，它们主要用于处理具有多个潜在正确答案的问题。在实际应用中，如图像分类、文本分类、推荐系统等，一个...
Multi-view Multi-label Learning with Sparse Feature Selection for Image Annotation 论文笔记
qq_34233136的博客
03-28 1368
Multi-view Multi-label Learning with Sparse Feature Selection for Image Annotation (TMM2018 ) 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8960273 1.论文主要贡献 提出了一种多视图多标签稀疏特征选择（MSFS）方法，以跨多个视角特征和多个类标签选择区分特征。...
A Review on Multi-Label Learning Algorithms
weixin_51662487的博客
12-27 1100
多标签学习与传统的监督学习不同的是，多标签学习每个对象与一组标签相关联而不是单个标签，任务是学习一个可以预测未见过的对象的正确标签集的函数 。 本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容，包括相关定义、评价指标、8个多标签算法、相关的其他任务。
多标签学习：LIFT: Multi-Label Learning with Label-Specific Features
Life in Technicolor
07-05 6262
多标签学习：LIFT: Multi-Label Learning with Label-Specific Features @(Machine Learning) Intro LIFT是张敏灵教授提出的多标签(multi-label)的学习方法。关于multi-label的介绍可以看我这篇博客，其中主要描述了multi-class、multi-label、multi-task的定义和区别...
时空上下文的序列多标签视频注释：SVM-SML方法
作者们设计了一种名为序列多标签支持向量机（Sequential Multi-Label Support Vector Machine, SVM-SML）的模型，该模型利用联合内核来捕捉特征层面和概念层面的上下文关系。这包括了概念对底层特征的依赖性以及概念...
深度学习之图像分类—-多分类支持向量机（Multi-SVM）与softmax分类
01-06
本文学习自该大V 概述: 由于KNN算法的局限性,我们需要实现更强大的方法来实现图像分类，一般情况下该方法包含两个函数，一是评分函数(score function)，它是原始图像到每个分类的分值映射，二是损失函数(loss function)，它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签的一致性的。该方法可以转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数的值,从而使得我们找到一个更好的评分函数(参数W)。 从图像到标签分值的参数化映射 评分函数将图像的像素值映射为各个类别的得分,得分越高说明越有可能属于该类别。 评分函数: 我们定义一个简单的函数映射:$ f(x_i
multi-lable multi-SVM classification
01-25
利用多标签对数据进行多分类，效果会有很大的改善，example里面是主程序，para的值自己给定。
Multi svm_multisvm_matlab_
10-03
Multi SVM code apply for multi classes
使用SVM/k-NN模型实现手写数字多分类 - 清华大学《机器学习实践与应用》22春-周作业
Tooru_THU的博客
03-22 2142
基于SVM的一对多、一对一的多分类器设计
SVM实现图像分类
JennyBi的博客
05-07 9812
SVM的原理不多赘述在MATLAB中配置libsvm,网上有很多教程，注：64位的系统不需要编译，配置好MATLAB的路径就可以使用啦介绍libsvm实现分类的两个常用函数svmtrain——train svm 实现分类——model=svm(train_label,train_matrix);svmpredict——用svm对测试集进行预测——[predict_label]=svmpredict...
多标签分类（multilabel classification ）
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bemachine的专栏
08-30 3万+
这几天看了几篇相关的文章， 写篇文章总结一下，就像个小综述一样， 文章会很乱    1、multilabel classification的用途          多标签分类问题很常见， 比如一部电影可以同时被分为动作片和犯罪片， 一则新闻可以同时属于政治和法律，还有生物学中的基因功能预测问题， 场景识别问题，疾病诊断等。   2. 单标签分类          在传统的单标签分类中，训练
【机器学习】多标签分类multi-label classification总结
zkq_1986的博客
03-02 3万+
多标签学习算法分为量大类：1）改造数据适应算法2）改造算法适应数据1 改造数据（1）二分类用L个分类器，分别对应L个标签，进行训练。（2）标签排序+二分类利用“成对比较”（pairwise comparison），获得L(L-1)/2个分类器，然后利用投票，得到标签的排序。接着，利用二分类，补充标签排序的投票结果，提高准确性。（3）随机k标签从L个标签随机取得k个标签，重复n次，获得n个分类器。这...
梯度下降法-gradient descent --实例解析
coder_oyang的博客
06-18 1万+
写作目的：发现很多机器学习算法中，多少涉及到迭代求解无约束函数的最值；然而，梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种常用算法。其流程为：选初始值，求梯度，迭代
multi-view multi-label learning
最新发布
03-25
### 多视图多标签学习的概念与方法 多视图多标签学习（Multi-View Multi-Label Learning, MVML）是一种结合了多视图学习和多标签学习的方法。它旨在利用来自不同视角的数据特征来提高分类性能，尤其是在处理复杂数据集时更为有效。 #### 1. 基本定义 多视图多标签学习的核心在于如何有效地融合多个视图的信息以提升预测精度。每个视图可以看作是从不同的角度描述同一个样本[^1]。例如，在图像识别任务中，颜色直方图可能是一个视图，而纹理特征可能是另一个视图。通过整合这些视图中的互补信息，模型能够更全面地理解输入数据。 #### 2. 方法类别 根据具体实现方式的不同，MVML 可分为以下几类： - **基于集成的学习 (Ensemble-based Methods)** 此类方法通常会针对每一个单独的视图构建独立的基础分类器，并最终采用某种策略组合它们的结果。这种方法的优点是可以充分利用各个视图的独特特性。 - **联合表示学习 (Joint Representation Learning)** 联合表示学习试图找到一种统一的方式将所有视图映射到同一低维空间内进行后续操作。典型代表有CCA(Canonical Correlation Analysis)及其变体。 - **深度神经网络框架下的解决方案** 随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索使用深层架构解决MVML问题。比如引入注意力机制(Multi-head attention mechanism)，使得模型能够在训练过程中动态调整各视图的重要性权重[^2]。 #### 3. 数据预处理技巧 对于实际应用而言，除了设计合理的算法外还需要注意一些重要的前期准备工作： - 应用适当的数据增强(Data Augmentation Techniques)可以帮助缓解过拟合现象并增加泛化能力； - 当面对不平衡标签分布的情况时，则需采取相应的平衡措施如重采样或者代价敏感型损失函数等手段加以应对。 ```python import numpy as np from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import SVC # Example of Binary Relevance approach using SVMs. X_train = [[0], [1], [2], [3]] y_train = [ [0, 1], [1, 1], [1, 0], [0, 0] ] classifier = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear')) classifier.fit(X_train, y_train) print(classifier.predict([[0.8]])) ``` 上述代码片段展示了二元相关法(Binary Relevance)的一个简单实例，其中`OneVsRestClassifier`配合支持向量机完成多标签分类任务。 ---
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