机器学习之路:tensorflow 深度学习中 分类问题的损失函数 交叉熵
经典的损失函数----交叉熵1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为:H(p, q) = -∑ p(x) log q(x)当事件总数是一定的时候, 概率函数满足: 任意x p(X = x) ∈[0, 1]...
python爬虫---详解爬虫分类,HTTP和HTTPS的区别,证书加密,反爬机制和反反爬策略,requests模块的使用,常见的问题
python爬虫---详解爬虫分类,HTTP和HTTPS的区别,证书加密,反爬机制和反反爬策略,requests模块的使用,常见的问题一丶爬虫概述 通过编写程序'模拟浏览器'上网,然后通过程序获得互联网中爬取数据的过程二丶爬虫分类通用爬虫:# 爬取一整张页面源码数据.搜索引擎(抓取系统,内...
Windows平台下解决Oracle12c使用PDB数据库创建SDE的问题 分类: oracle sde 2015-06-12 11:03 88人阅读 评论(0) 收藏
Windows平台下解决Oracle12c使用PDB数据库创建SDE的问题Oracle 12C中引入了CDB与PDB的新特性,在ORACLE 12C数据库引入的多租用户环境(Multitenant Environment)中,允许一个数据库容器(CDB)承载多个可插拔数据库(PDB)。CDB全称为C...
无限级分类数据库表设计问题
http://www.aaronlive.cn/post/2009/02/07/e68891e79a84e697a0e99990e7baa7e58886e7b1bbe8aebee8aea1-e7baafe695b0e68daee5ba93e5ae9ee78eb0.aspx 看了这篇,还是有点复杂啊,...
stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 3(逻辑回归实现多分类问题)
本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9)关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业(Exercise 2)及总结下面使用逻辑回归实现多分...
实习点滴(11)--TensorFlow快速计算“多分类问题”的混淆矩阵以及精确率、召回率、F1值、准确率
在机器学习中,我们会利用一些指标(混淆矩阵、精确率、召回率、F1值、准确率)来判断我们模型的好坏,从而改进优化模型。下面介绍如何在TensorFlow下快速计算这些指标。 1、混淆矩阵 confusion_matrix = tf.contrib.me...
Python入门经典学习1-乳腺癌分类问题
基于肿瘤特征判定是恶性肿瘤还是良性肿瘤,通过研究699个患者的肿瘤属性,找到肿瘤预测模式,根据肿瘤属性来判定肿瘤性质,对没有见过见过面的患者,根据属性来判定是否为恶性肿瘤。 用到的数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1c26Dbjy 密码:gllb #############...
类间样本数量不平衡对分类模型性能的影响问题
这篇博文是作者的一个实验笔记,研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度,召回率的规律。 1. 问题描述 固定正样本(飞机)2000个,改变负样本(背景)的训练数据量 1 : 0.5 、 1 : 1 、 1 : 2 、 1 : 5 、 1 : 10 、 1: 30. 随着负...
多分类问题中查全率和查准率的理解(Precision-Recall)
查全率查准率是从信息检索来的,那么我们就得先看看原来的是怎么定义的: 查全率——它是指检出的相关文献量与检索系统中相关文献总量的比率,是衡量信息检索系统检出相关文献能力的尺度。 查准率——它是指检出的相关文献量与检出文献总量的比率,是衡量信息检索系统检出文献准确度的尺度。 使用泛指...
多分类问题中每一类的Precision-Recall Curve曲线以及ROC的Matlab画法
转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2447.html 这两天写论文中,本来设计的是要画这个Precision-Recall Curve的,因为PRC是从信息检索中来的,而且我又做的类似一个检索,所以要画这个图,但是我靠,竟然发现不好画,找了很...
基于逻辑回归的二分类问题
基于逻辑回归的二分类问题 分类问题是机器学习的一个基础。一般地说,通过给定的特征集,给出对应的类别标签,即学习一个从 Rn→{0,1,…} R n → { ...
2.逻辑回归关于二分类问题的理解
1.问题引入 总括:逻辑回归其实就是将分类问题数学化,也就是将类别的现象用具体的函数去刻画。 现象:如下图,就是一个二分类的具体现象,我们总可以找到一条曲线(判定边界)将两种现象或者特征分割开来. 2.问题求解 问题1:如何用函数去刻画上述分类问题中的判定边界? 我们可以将上述判定边界分成两个类别...
keras实现简单性别识别(二分类问题)
keras实现简单性别识别(二分类问题)第一步:准备好需要的库tensorflow 1.4.0h5py 2.7.0hdf5 1.8.15.1Keras 2.0.8opencv-python 3.3.0numpy 1.13.3+mkl所需要的人脸检测模块mtcnn和opencv...
机器深度学习二分类电影的情感问题
这篇文章主要介绍了机器深度学习关于电影二次类的情感问题,代码详细,对理解深度学习中的二次类问题有很大的帮助,有需要学习的朋友可以看一下这篇文章
Opencv 人脸检测训练分类器,及其常见问题
源文: 计算机开发视觉之训练分类器 翻译时间:2017-5-18笔者:理解概念,参数配置正确,是保证我们检测效率达到指标的前提条件。建议先阅读级联分类器训练,再来阅读本文,相信会有所获。正样本图像:问:什么是正样本图像?答:一张正样本图像应该包括我们要检测的目标对象,相反,负样本图像则不能包括我们要...
pytorch + visdom 处理简单分类问题的示例
这篇文章主要介绍了pytorch + visdom 处理简单分类问题的示例,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法详解
这篇文章主要介绍了Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法,结合实例形式详细分析了Python神经网络相关概念、原理及解决文本分类具体操作技巧,需要的朋友可以参考下
php 无限极分类问题
//一个无限极分类函数function digui($arr,$id){ static $res=array(); foreach($arr as $k=>$v){ if($v['parentid']==$id){ $res[]=$v; ...
『TensorFlow』分类问题与两种交叉熵
关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类、多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理。本文主要是介绍TF中的接口调用方...
[机器学习]-分类问题常用评价指标、混淆矩阵及ROC曲线绘制方法-python实现
分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的。同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc、mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面...