多元分类：一对多

最新推荐文章于 2023-11-16 21:49:12 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 分类 数据挖掘 人工智能
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多类别分类问题
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一个训练集含有三个类别Class1,Class2,Class3
我们需要将这个训练集转化为三个独立的二元分类问题
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首先创建一个伪训练集，将类别1认定为正类，将类别2、类别3认定为负类
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选出可信度最高的那个分类器

【机器学习界的“Hello World“ 】Logistic 分类回归算法 （二元分类 & 多元分类）
计算机魔术师的blog
09-14 4360
一、线性回归能用于分类吗？ 二、二元分类 2.1假设函数 2.1.1例子一 2.1.2例子二 2.2拟合logistic回归参数\thetaθ 三、logistic代价函数 3.1 y = 1的图像 3.2 y = 0的图像 四、 代价函数与梯度下降 4.1 线性回归与logistic回归的梯度下降规则相同吗？ 五、高级优化算法 六、多元分类：一对多
【神经网络】{4} ——多元分类
Giyn
02-19 2493
如何利用神经网络解决多类别分类问题
吴恩达机器学习_51高级优化/52多元分类：一对多
diexi7194的博客
09-24 258
一、高级优化算法： 写一个函数，可以返回代价函数和梯度值： 二、多元分类：一对多 假设有一个如下图的训练集，为了进行分类，我们将这些数据集分成三个独立的二元分类问题， 形成新的‘伪‘训练集： 把三角形当成‘正’类别，把正方形当成‘正’类别，把星型当成‘正’类别，拟合出三个分类器。 ：当给定x和θ值时，y=1，2，3的概率...
多类别分类：一对多
weixin_47277897的博客
08-10 1316
如何使用逻辑回归 (logistic regression)来解决多类别分类问题 第一个例子：假如说你现在需要一个学习算法能自动地将邮件归类到不同的文件夹里，或者说可以自动地加上标签，那么，你也许需要一些不同的文件夹，或者不同的标签来完成这件事，来区分开来自工作的邮件、来自朋友的邮件、来自家人的邮件或者是有关兴趣爱好的邮件，那么，我们就有了这样一个分类问题：其类别有四个，分别用y=1、y=2、y=3、y=4来代表。 第二个例子是有关药物诊断的，如果一个病人因为鼻塞来到你的诊所，他可能并没有生病，用...
多类分类：一对多
weixin_30918415的博客
07-23 196
现在，我们将讨论数据分类时，我们有两个以上的类别。而Y = {0,1}我们将扩大我们的定义，Y = { 0,1…}。 因为Y = { 0,1…}，我们把我们的问题转化为n + 1（+ 1因为索引从0开始）二分类问题；在每一个，我们预测，“Y”是我们的一个类成员概率。 我们基本上是选择一类，然后将所有的人到一个单一的二类。我们反复这样做，对每一种情况应用二元logistic回归，然后使...
吴恩达机器学习--多类别分类：一对多
W_Y_J_love的博客
04-09 2498
多类别分类：一对多 我们将谈到如何使用逻辑回归 (logistic regression)来解决多类别分类问题，具体来说，我想通过一个叫做"一对多" (one-vs-all) 的分类算法。 举例 第一个例子：假如说你现在需要一个学习算法能自动地将邮件归类到不同的文件夹里，或者说可以自动地加上标签，那么，你也许需要一些不同的文件夹，或者不同的标签来完成这件事，来区分开来自工作的邮件、来自朋友的邮件、...
基于MVO优化BP算法的多元宇宙多分类与二分类建模方法：程序内注释详尽，可学习性强，MATLAB实现代码示例
最新发布
05-07
内容概要：本文介绍了如何利用多元宇宙算法（MVO）优化BP神经网络，从而提高多分类和二分类建模的效果。首先简述了MVO的基本原理及其在参数空间中寻找全局最优解的能力。接着详细讲解了BP神经网络的基础架构以及其易...
MATLAB实现“一对一”多分类方法
07-12
程序是用于解决多分类问题的“一对一”方法，程序中有个二分类接口是高斯过程分类器，用户可以进行修改，用什么分类器都可以。该程序是用MATLAB把一对一的思想写成了代码。
基于多元混合高斯分布的多分类人脸识别方法.pdf
09-23
本文提出了一种基于多元混合高斯分布的多分类人脸识别方法，以解决实际人脸图像中的噪声模型常常表现出的非高斯特性问题。该方法结合了多元混合高斯分布、核函数、概率密度函数估计和贝叶斯理论，能够对含有重尾噪声...
多元统计：聚类分析.ppt
06-28
QQ型聚类着重于对多个观测指标进行分析，以区分不同的样品，而RR型聚类则是关注于样品对多个指标的响应差异。在实际应用中，QQ型聚类由于其实用性和适用性更广，因而受到更多的关注。 在聚类分析的执行过程中，系统...
多元分类
up_XCY的博客
04-01 797
之前我们描述的是输出为一个的例子，现在我们讲解输出为多个的例子： 计算机视觉中的图像识别：行人、汽车、摩托车和货车： 对应的神经网络的模型：这里我们的输出是是一个四维向量 ...
机器学习之多元分类（机器学习基石）
qq_34993631的博客
02-08 4140
一个案例如上图所示我们要使用一些线性模型来分割这四种不同的图案，利用以前学过的二元分类我们可以将某一个种类分别从整体中分离出来。比如将图通是方块和不是方块的做二元分类，是三角形的和不是三角形的进行分类等等，然后我们得到下图：问题的出现如上图所示我们在单独的分割中可以分别将我们想要的目标图案分割出来，但是我们将这些图标片综合起来看得到下图：在图中带有标号的区域就是公共区域，在公共区域内的判断是矛盾的...
多元分类|基于PSO-NN、SVM、KNN、DT实现多特征数据分类预测，二分类及多分类附matlab代码
m0_60703264的博客
11-16 743
在机器学习领域，数据分类预测是一个非常重要的任务。通过对数据进行分类预测，我们可以更好地理解数据的特征和规律，从而为实际应用提供支持。在实际应用中，数据往往具有多个特征，因此如何有效地利用这些特征进行数据分类预测成为了一个挑战。在本文中，我们将介绍如何基于PSO-NN、SVM、KNN、DT等算法实现多特征数据的分类预测，包括二分类和多分类任务。首先，我们将介绍基于PSO-NN算法实现多特征数据分类预测。PSO-NN算法是一种基于粒子群优化的神经网络算法，它能够自动调整神经网络的参数，从而更好地拟合数据。
机器学习基础 - [第五章：神经网络学习]（5）多元分类
Olivaf的博客
06-08 365
1、神经网络种多元分类的实现 在神经网络模型，实现多元分类同样是采用“onevsall”的思想，只需要在输出层设置多个输出单元即可，不同的单元负责预测不同的类别，网络最后输出的是一个长度为类别数的向量，近似于于“one-hot”向量。 ...
python+sklearn之机器学习多元化分类
weixin_45081640的博客
06-21 427
多元分类 通过多个二元分类器解决多元分类问题. 特征1 特征2 ==> 所属类别 4 7 ==> A 3.5 8 ==> A 1.2 1.9 ==> B 5.4 2.2 ==> C 若拿到一组新的样本, 可以基于二元逻辑分类训练出一个模型, 判断属于A类别的概率. 再基于同样的方法训练处两个模型,分别判断属于B类别/ 属于C类别的概率, 最终选择概率最高的作为新样本的分类结果. 案例: """ 多元逻辑分类 """ import numpy
卷积神经网络之多元分类(剪刀石头布）
仅用于分享论文心得和技术
01-27 1965
这里以剪刀石头布为例。具体一些细节已经在CV1-CV3中详细解释过。 一.多元分类模型 1.准备数据集 下载代码: 训练集数据 wget --no-check-certificate \ https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/rps.zip 测试集数据 wget --no-check-certificate \ https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-bl
二分类、多分类
yjinyyzyq的博客
09-03 1227
怎么样把两类的分类的模型推广到多类上？   答： a.一对多法（one-versus-rest,简称OVR SVMs）。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。 b.一对一法（one-versus-one,简称OVO SVMs或者pairwise）。其做法是在任意两类样本之间设计一...
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