导读：上篇文章推荐算法｜FM模型python中介绍了如何用FM模型解决二分类问题，本次我们介绍FM模型与softmax结合，解决多分类问题的原理逻辑。
数据科学竞赛是学习各类算法、深入理解数据科学、提升和挑战自己的绝佳机会，而这些竞赛中有一些常用的模型。
一、Logistic回归简介 image.png image.png 二、Softmax回归 2.1、Softmax回归简介 image.png 2.2、Softmax回归的代价函数 image.png 2.3、Softmax回归的求解 image.png image.png 5、Softmax回归中的参数特点 image.png image.png 5、Softmax与Logistic回归的关系 image.png 6、多分类算法和二分类算法的选择 有人会觉得对于一个多分类问题，可以使用多个二分类来完成
摘要：之前广告行业中那些趣事系列2：BERT实战NLP文本分类任务(附github源码)，我们通过BERT构建了二分类器。这里根据实际项目需要使用BERT构建多标签标注模型，可通过一个模型识别多类标签，极大提升建模效率。实际项目中会根据业务需要同时使用二分类器和多标签标注模型完成文本识别任务。
一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为mae) MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差，用于回归，可以简写为MAPE，函数形式为mape) RootMeanSquaredError (均方根误差，用于回归) Accuracy (准确率，用于分类，可以用字符串"Accuracy"表示，
在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标，区分了准确率和精确率的区别，并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。
举一个简单易懂的例子：将电子邮件分类为“ 垃圾邮件 ”或“ 非垃圾邮件”（二分类的典型特征“非此即彼”，关于二分类，后文会涉及）。
代码路径：https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_logistic_regression
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍能够将二分类算法解决多分类任务的两种方法OvR和OvO，并通过sklearn封装的逻辑回归实现OvR和OvO，最后使用sklearn实现通用二分类算法的OvR和OvO。
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization）
最近，MMDetection 的新版本 V2.18.1 中加入了社区用户呼唤已久的混淆矩阵绘制功能。
原文标题：How to Generate Test Datasets in Python with Scikit-learn 作者：Jason Brownlee 翻译：笪洁琼 校对：顾佳妮 本文教大家在测试数据集中发现问题以及在Python中使用scikit学习的方法。 测试数据集是一个小型的人工数据集，它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。 测试数据集的数据具有定义明确的性质，如线性或非线性，这允许您探索特定的算法行为。 scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从结构化的测试问题
前到现在为止，我们通过大约1周的时间初步对机器学习是怎么一回事算是有一些基本的理解了，从最基本的线性回归入手，讨论了如何在拿到一堆数据时，先进行数据预处理（暂时未详细阐述，会在以后某个时间段详细论述）
简单地说就是在监督学习下样本实例的标签有多个，而我们很多问题是二分类分体（正确，错误或者是0,1问题）。
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 言归正传，步入正题！首先我们需要进行数据集的下载，也可以按照系列二中介绍的方法下载数据集，因为该数据集比较大，代码中下载比较费时，所以我给大家下载好了，直接公众号回复“mnist”，即可网盘下载。在进行分类之前，我们第一步是需要了解数据集，一起看一下数据集中都有些什么吧。 1. MNIST数据集 首
前面三个系列我们分别从机器学习入门，洞悉数据，已经数据预处理，回归建模等方面进行了系统的学习。 今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 1. MNIST数据集 首先我们通过scipy中的loadmat方式加载数据集，如下： 📷 可以看出，该数据集中主要有两部分内容，data和label，通过shape查看data可知，该数据集中有7000
在上一篇文章当中，我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理。GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的，若是通过训练新的CART决策树来逼近的。也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点。
标签为某个分类域，定义一组标签需要同时确定标签内的类别数量，分类时在标签内的类别是互斥但必须选择一个的
题目回顾 题目地址： 题目要求给定一条用户的消费记录，求该用户当前所在的店铺。 下面介绍题目数据和评测方式 1. 店铺和商场信息表(mall) 2. 用户店铺内交易表(train) 3. 评测集(t
【导读】本文是机器学习爱好者 Sambit Mahapatra 撰写的一篇技术博文，利用Python设计一个二分类器，详细讨论了模型中的三个主要过程：处理不平衡数据、调整参数、保存模型和部署模型。文中
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时，如果一个样本只对应于一个标签，我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布，使用多项逻辑回归（Softmax Regression）来进行分类：
相较第一场美食识别挑战赛，这次推出的比赛 2.0 难度略有增加。除了食材种类的成倍增加之外，四种食材的图片辨识度也有所降低。这对于专注于图像识别的开发者而言，相信是非常值得尝试的一次挑战！
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
回归就是发现变量之间的关系，也就是求回归系数，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。经常用回归来预测目标值。回归和 分类同属于监督学习，所不同的是回归的目标变量必须是连续数值型。 logistic 回归的主要思想是根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。
https://blog.csdn.net/weixin_41194171/article/details/85042720
相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧（核函数），使得SVM可以应用于多分类的任务中。
这是即2019腾讯广告算法之后，又一场数据竞赛。这次比赛以互联网金融信贷业务为背景，帮助选手了解相关业务。
本文介绍了一种用于处理视频点播业务中实时性、地域性、可观测性需求的高效框架，通过引入多线程、队列、缓存等技术手段，在保持高响应速度的同时，避免了资源消耗过大的问题。同时，该框架对异常检测、业务规律挖掘等场景具有很好的支持作用。
可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。
逻辑回归是一种常用的分类算法，尤其适用于二分类问题。本文将介绍逻辑回归的原理、实现步骤以及如何使用Python进行逻辑回归的编程实践。
关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
一种方法是先对数据集进行探查，然后思考什么模型适用于这个数据集，先尝试一些简单的模型，最后再开发并调优一个稳健的模型。
在深度学习中，损失函数是训练模型时非常重要的一部分。PyTorch提供了许多损失函数，其中包括MSE Loss（均方误差损失）和BCE Loss（二分类交叉熵损失）。本篇文章将对这两种损失函数进行详细讲解和对比。
AI+网络安全是当前网络攻击与防御方向比较热门和前沿的领域。同时网络安全中的漏洞挖掘、入侵检测、异常流量等传统任务也已经出现了大量基于深度学习的实现方法。然而当以深度学习为主流的人工智能应用越来越广泛之后，陆续又出现了对于人工智能应用的攻击，主要分为两种：一是白盒测试，即深度学习的模型架构和参数都已经的情况下，这种场景的攻击一般可以进行参数的修改来达到攻击的效果；二是黑盒测试，即上述情况未知的情况下进行攻击，这时候采用的攻击手段主要是对抗样本，对抗样本（adversarial examples）这一概念在Szegedy et al. (2014b)中被提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗样本现在已经广泛应用于人脸识别、声纹识别等相关应用场景。
最近一直在看机器学习相关的算法，今天学习logistic回归，在对算法进行了简单分析编程实现之后，通过实例进行验证。
本文介绍了逻辑回归算法在网络安全领域的应用，包括异常流量识别、网站异常URL识别等，并探讨了如何使用逻辑回归算法解决这些场景中的问题。
提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难，最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。
你好，我是zhenguo ROC曲线是评估机器学习模型分类能力最常用的一条曲线，那么你知道： ROC曲线x，y轴各代表什么含义？ ROC曲线上的一个点代表什么含义？ 这两个问题在面试中也常会被问道，不妨抽几分钟时间理解我下面的这篇小总结。 二分类混淆矩阵 下面是二分类的混淆矩阵，这个不难理解，P或N代表结果，T或F代表预测对与否： 基于二分类混淆矩阵，我们再来探讨关于ROC曲线上面提出的两个问题。 ROC曲线x，y轴各代表什么含义？ x轴是FPR，y轴是TPR，如下图所示： 其中： x轴的FPR，即假阳
意义：N为样本数量。公式表示为每一个真实值与预测值相减的平方去平均值。均值平方差的值越小，表明模型越好。 对于回归问题，均方差的损失函数的导数是局部单调的，可以找到最优解。但是对于分类问题，损失函数可能是坑坑洼洼的，很难找到最优解。故均方差损失函数适用于回归问题。
个模型。给定一个新的样本点，求出每种二分类对应的概率，概率最高的一类作为新样本的预测结果。
一般来说，分类模型的最后一层都是softmax层，假设我们有一个 分类问题，那对应的softmax层结构如下图所示（一般认为输出的结果 即为输入 属于第i类的概率）：
2 逻辑回归 2.1 从线性回归到逻辑回归 分类问题可以通过 线性回归+阈值 去解决吗? image 分类问题 在有噪声点的情况下,阈值偏移大,健壮性不够 image 2.2 逻辑回归决策边界 在逻辑
所有的线性回归分析中，因变量的类型都是连续变量，如果需要预测的变量类型为分类变量，则需要采用回归分析中的Logistic回归。
线性回归作为一种常用的关联分析工具，其功能强大，解释度高，但是其缺点也是很明显的。其只适用于处理连续型的变量，无法处理离散型的变量，比如对于case/control的实验设计，患病与否的临床信息，线性回归就无能无力了，此时我们就需要另外一种方法-逻辑回归。
以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类。
F-measure：F度量是对准确率和召回率做一个权衡（越大越好，1为理想状态，此时precision为1，recall为1）
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在计算机视觉（CV）任务里常常会碰到类别不平衡的问题， 例如： 1. 图片分类任务，有的类别图片多，有的类别图片少 2. 检测任务。现在的检测方法如SSD和RCNN系列，都使用anchor机制。训练时正负anchor的比例很悬殊. 3. 分割任务， 背景像素数量通常远大于前景像素。 从实质上来讲， 它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题：对图片/anchor/像素的分类。 再者，除了类不平衡问题， 还有easy sam
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