【机器学习界的“Hello World“ 】Logistic 分类回归算法 （二元分类 & 多元分类）

2,3)，用于预测 y=iy= iy=i 的概率，为了做出预测，我们向分类器输入一个xxx，期望获得预测，我们需要在这三个回归分类器中运行输入xxx，选出结果中概率最大的一个（最可信）的那个分类器，就是我们要的类别。 》 总结一下： 用的算法是线性函数，但是通过sigmoid 变换到0

基础实战——FashionMNIST时装分类

基础实战——FashionMNIST时装分类 经过前面三章内容的学习，我们完成了以下的内容： 对PyTorch有了初步的认识 学会了如何安装PyTorch以及对应的编程环境 学习了PyTorch最核心的理论基础（张量&自动求导） 梳理了利用PyTorch完成深度学习的主要步骤和对应实现方式

邀你一起读《深度学习与Mindspore实践》心得分享之深度学习回归和分类总结

通过回归分析的预测值为499万元，则认为这是一个比较好的回归分析。（2）分类问题：分类问题在现实中的应用非常广泛，例如区分图片上的猫和狗、手写数字识别、垃圾邮件分类、人脸识别等。分类问题有二分类和多分类，而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问题，例如在分类动物的时候，可以逐步

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第五章 5.4 应用：图片分类

息抽象成计算机所能理解的特征，最终通过全实现对数字的分类。书中图5.12展示的是如何将神经网络分类错误的图像筛选出来，会发现其中很多错误就算是人类也难以避免，说明卷积神经网络确实学习到了的数字语义信息。再来看一组彩色图片分类的应用——CIFAR10数据的分类。这个数据集包含6万张

《MXNet深度学习实战》—1.1.3　深度学习

1.1.3　深度学习在介绍深度学习之前首先需要了解下神经网络，神经网络是机器学习算法中的一个重要分支，通过叠加网络层模拟人类大脑对输入信号的特征提取，根据标签和损失函数的不同，既可以做分类任务，又可以做回归任务。我们知道在机器学习的大部分算法中，特征提取一般都是手动构造的，这部分需

Python深度学习入门——手写数字分类

batch_size：每次梯度更新的样本数。在深度学习中，一般采用 SGD 训练，即每次训练在训练集中取 batchsize 个样本训练 上述每次训练输出两个值：一个是网络在训练数据上的损失（loss），即当前输出与预期值的差距，另一个是网络在训练数据上的精度（acc）。 可以看到 loss 的值随着训练

【转载】集成学习的分类

如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类【转】

这次，在20多分钟的训练之后，我们语言模型在分类任务上得出了第一次成绩。接近95%的准确率，好像很不错嘛！但是，正如我在《文科生用机器学习做论文，该写些什么？》一文中给你指出的那样，对于别人已经做了模型的分类任务，你的目标就得是和别人的结果去对比了。回顾别人的结果：对，最高准确率是

【Mindspore学习】【多标签分类】是否有图像多标签分类样例

【功能模块】实现图片多标签分类， 比如： 一张图的标签为‘猫’和‘狗’；【操作步骤&问题现象】1、如何构建训练集2、模型样例

深度残差收缩网络：一种深度学习的故障诊断算法

构。为了保证信号降噪的效果，小波阈值化的一个关键任务是设计一个滤波器。这个滤波器能够将有用的信息转换成比较大的特征，将噪声相关的信息转换成接近于零的特征。然而，设计这样的滤波器需要大量的信号处理方面的专业知识，经常是非常困难的。深度学习提供了一种解决这个问题的新思路。这些滤波器可

深度学习

使用深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程：我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征，最后输出一个理想的模型，该模型能够准确预测新图片所属的类别。图1-2展示了两个不同的学习过程，上半部分是通过使用深度学习模型解决图片分类问题，下半部分

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法（二读）

初读：2020年12月6日至2020年12月9日二读：2021年2月10日至11日，补充交叉熵损失函数梯度求解推导。啃书笔记的详细内容请见附件。

深度学习进阶，Keras视频分类

图像分类的总次数为 N次，其中N是视频中帧的总数。 不过， 这种方法有问题。 视频分类不仅仅是简单的图像分类 -*视频，我们通常可以假设视频中的后续帧与其*语义内容*相关*。 如果我们能够利用视频的时效性，我们就能改进我们的实际视频分类结果。 神经网络架构，如长期短期记忆

机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测

5y=>0.5,分类为1，当 z<0z<0z<0时,y<0.5y<0.5y<0.5,分类为0，其对应的yyy值我们可以视为类别1的概率预测值. 对于模型的训练而言：实质上来说就是利用数据求解出对应的模型的特定的www。从而得到一个针对于当前数据的特征逻辑回归模型。

RDKit | 基于支持向量机（SVM）的二分类活性预测模型

试化合物的活性。 SVM SVM：（Support Vector Machine, 支持向量机）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就

《Keras深度学习实战》—2.11　使用Keras函数API进行图像分类

11　使用Keras函数API进行图像分类我们已经学习了如何使用Sequential创建图像分类模型用于MNIST，接下来将看看如何将卷积API与函数API一起使用。本节将重点介绍函数API，卷积API的细节将会在本书的后面部分进行探讨。怎么做从批量的MNIST图像输入构建模型： 首先

《智能系统与技术丛书 深度学习实践：基于Caffe的解析》—3.4Caffe简单训练分类任务

3-18 训练完成后的截图如图3-19所示。图　3-19 此时，当前目录下将会生成一个cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5文件，这表明cifar10的训练已经顺利完成。 在这一节中，大家需要学习的是，在已知的各种标注信息的情况下如何训练一个数

深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习 神经网络 图像识别 垃圾分类

Arts平台上的垃圾分类识别模型，对用户从手机端提交的垃圾图片进行在线识别分类并返回识别结果，调用过程中用到了小程序的云函数功能。 6.2 分类测试 6.3 垃圾分类小提示指南模块实现的功能是根据用户所选择的城市，将云数据库中的数据展示给用户，介绍目前不同城市发布的垃圾分类规则及投放的要求，如下图所示：

适合新手的深度学习综述（4）--深度学习方法

本文转载自机器之心。深度神经网络在监督学习中取得了巨大的成功。此外，深度学习模型在无监督、混合和强化学习方面也非常成功。4.1 深度监督学习监督学习应用在当数据标记、分类器分类或数值预测的情况。LeCun 等人 (2015) 对监督学习方法以及深层结构的形成给出了一个精简的解释。Deng 和 Yu(2014)