LR是一个传统的二分类模型,它也可以用于多分类任务,其基本思想是:将多分类任务拆分成若干个二分类任务,然后对每个二分类任务训练一个模型,最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果.一般来说,可以采取的拆分策略有: one vs one策略 假设我们有N个类别,该策略基本思想就是不同类别两两之间训练一个分类器,这时我们一共会训练出种不同的分类器.在预测时,我们将样本提交给所有的分类器,一共会获得N(N+1)个结果,最终结果通过投票产生. one vs all策略 该策略基本思想就是将第i种类

用于文本分类的RNN-Attention网络 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73381217 Attention机制在NLP上最早是被用于seq2seq的翻译类任务中,如Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate这篇文章所说. 之后在文本分类的任务中也用上Attention机制,这篇博客主要介绍Attention机制在文本分类任务

将迁移学习用于文本分类 < Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification> 2018-07-27 20:07:43 ttv56 阅读数 4552更多 分类专栏: 自然语言处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014475479/article/details/81253506 本文发表于自然

Multi-class classification多类别分类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.8 Softmax regression 原有课程我们主要介绍的是二分分类(binary classification),这种分类只能有两种可能的标记0或1,如果我们要进行多类别的分类呢... 有一种logistic回归的一般形式叫做Softmax回归.能让你在试图识别某一分类时作出预测,或者说是多种分类的一个,不只是识别两个分类. 以识别图片的例子而言,我们设总的类别数为

论文来源:Hierarchical Attention Networks for Document Classification 1.概述 文本分类时NLP应用中最基本的任务,从之前的机器学习到现在基于词表示的神经网络模型,分类准确度也有了很大的提升.本文基于前人的思想引入多层注意力网络来更多的关注文本的上下文结构. 2.模型结构 多层注意力网络(HAN)的结构如下图所示: 整个网络结构包括四个部分: 1)词序列编码器 2)基于词级的注意力层 3)句子编码器 4)基于句子级的注意力层 整个网络结

从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样: 多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类. 只可惜这种算法还基本停留在纸面上,因为一次性求解的方法计算量实在太大,大到无法实用的地步

SVM分类器:支持向量机Support Vector Machine. 一个普通的SVM就是一条直线,用来完美划分linearly separable的两类.解决线性 要解决非线性需要到高维处理: 核函数 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency) 词频 (term frequency, TF) 逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率T

import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F EPOCH = 1000 BATCH_SIZE = 128 LR = 0.001 DOWNLOAD_MNIST = False

The 'svmtrain' function returns a model which can be used for futureprediction.  It is a structure and is organized as [Parameters, nr_class,totalSV, rho, Label, ProbA, ProbB, nSV, sv_coef, SVs]: -Parameters: parameters        -nr_class: number of cl

调用方法 $('需要布局的块').sault() 如果要在图片加载后调用需要使用$(window).load(function(fx){});函数,即等待图片加载完成再调用 3个参数 1.left:左右间隔 2.top:上下间隔 3.split:希望分成几列 全部是数字 实现原理是绝对定位,不用浮动的原因是,浮动会造成空白 为了固定位置,需要在父元素上使用相对定位 Array.prototype.max = function(){ return Math.max.apply({},this);

https://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694 https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html featuremap上每个滑窗中心对应原图的一个区域(感受野),其中心点替换掉上表中的(7.5,7.5)即可得到9个anchor的坐标. R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Pro

R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal: (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征: (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类: (5)对于SVM分好类的Region Proposal做边

fastText fastText 是 Facebook 开发的一个用于高效学习单词呈现以及语句分类的开源库. 要求 fastText 使用 C++11 特性,因此需要一个对 C++11 支持良好的编译器,可以使用: (gcc-4.6.3 或者更新版本) 或者 (clang-3.3 或者更新版本) 我们使用 Makefile 进行编译,因此需要 make 工具.为了运行单词相似度演示脚本,我们需要如下工具: python 2.6 or newer numpy & scipy 构建 fastTex

Softmax回归:K分类问题, 2分类的logistic回归的推广.其概率表示为: 对于一般训练集:                     系统参数为:      Softmax回归与Logistic回归的关系 当Softmax回归用于2分类问题,那么可以得到:      令θ=θ0-θ1,就得到了logistic回归.所以实际上logistic回归虽然有2个参数向量,但这2个参数向量可以退化到1个参数向量.推广到K个类别,那么就需要K-1个参数向量 参数求解 类似于logistic reg

关于多分类 我们常见的逻辑回归.SVM等常用于解决二分类问题,对于多分类问题,比如识别手写数字,它就需要10个分类,同样也可以用逻辑回归或SVM,只是需要多个二分类来组成多分类,但这里讨论另外一种方式来解决多分类--softmax. 关于softmax softmax的函数为 P(i)=exp(θTix)∑Kk=1exp(θTkx) 可以看到它有多个值,所有值加起来刚好等于1,每个输出都映射到了0到1区间,可以看成是概率问题. θTix为多个输入,训练其实就是为了逼近最佳的θT. 如何多分类 从

1. LR的直观表述 1.1 直观表述 今天我们来深入了解一个人见人爱,花见花开,工业界为之疯狂,学术界..额,好像学术界用的不多哎.不过没关系,就算学术界用的不多也遮不住它NB的光芒,它就是LR模型.LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数(logistic方程)所归一化后的线性回归模型!为啥这么说呢?我们来看一下它的假设函数的样子: 首先来解释一下的表示的是啥?它表示的就是将因变量预测成1(阳性)的概率,具体来说它所要表达的是在给定x条件下事件y发生的条件概率,而是该条件概率的参数.看

sigmoid 函数与 softmax 函数     1. sigmoid 函数       sigmoid 函数又称:logistic函数,逻辑斯谛函数.其几何形状即为一条sigmoid曲线. logistic的几何形状如下所示:     一个简单的Logistic函数可用下式表示: 逻辑斯谛回归(Logistic Regression,简称LR)作为一种对数线性模型(log-linear model)被广泛地应用于分类和回归场景中.此外,logistic函数也是神经网络最为常用的激活函数,即

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逻辑回归常见问题:https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 推导在笔记上,现在摘取部分要点如下: (0) LR回归是在线性回归模型的基础上,使用sigmoid函数,将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间,使其拥有概率意义. 其本质仍然是一个线性模型,实现相对简单.在广告计算和推荐系统中使用频率极高,是CTR预估模型的基本算法.同时,LR模型也是深度学习的基本组成单元. LR回归属于概率性判别式模型,之所谓是概率性模型,是因为LR模型

一.LR分类器(Logistic Regression Classifier) 在分类情形下,经过学习后的LR分类器是一组权值w0,w1, -, wn,当测试样本的数据输入时,这组权值与测试数据按照线性加和得到x = w0+w1x1+w2x2+- wnxn,这里x1,x2, -xn是样本的n个特征. 之后按照sigmoid函数的形式求出f(x) = 1/(1+e^(-x)) 由于sigmoid函数的定义域为(-INF, INF),值域为(0, 1),因此最基本的LR分类器适合对两类目标进行分类.