上一篇演示了纯手动添加隐藏层，这次使用gluon让代码更精减，代码来自：https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/mlp-gluon.html from...loss = softmax_cross_entropy(output, label) loss.backward() trainer.step(batch_size) #使用训练器
接上一篇机器学习笔记(3)：多类逻辑回归继续，这次改用gluton来实现关键处理，原文见这里 ，代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as...get_batch(batch) output = net(data) acc += accuracy(output, label) return acc / (i+1) #使用...) softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() #使用梯度下降法生成训练器，并设置学习率为0.1 trainer = gluon.Trainer...#计算损失 loss = softmax_cross_entropy(output, label) loss.backward() #使用...argmax(axis=1) print('predicted labels') print(get_text_labels(predicted_labels.asnumpy())) 相对上一版原始手动方法，使用
仍然是 动手学尝试学习系列的笔记，原文见：多类逻辑回归 — 从0开始 。...b的方程) 8 def net(X): 9 return softmax(nd.dot(X.reshape((-1, num_inputs)), W) + b) 10 11 #损失函数(使用交叉熵函数...) 12 def cross_entropy(yhat, y): 13 return - nd.pick(nd.log(yhat), y) 14 15 #梯度下降法 16 def SGD(params...axis为1时，输出的索引，为列下标（即：第几列），显然8在第2列，7在第0列，9在第1列。 现在我们来想一下：为啥argmax结合mean这二个函数，可以用来评估准确度？...答案：预测的结果也是一个矩阵，通常预测对了，该元素值为1，预测错误则为0。 ?
挑战 这是一个多类图像分类问题，目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。...创建数据加载器 为将批量加载数据的所有数据集创建一个数据加载器。...我们可以看到这个预训练模型是为对1000个类进行分类而设计的，但是我们只需要 6 类分类，所以稍微改变一下这个模型。...在这里，我使用 GPU，因此它将设备类型显示为 CUDA。 14. 移动到设备 创建一个可以将张量和模型移动到特定设备的函数。 15....提示：使用 pred_dl 作为数据加载器批量加载 pred 数据进行预测。练习它，并尝试使用集成预测的概念来获得更正确的预测数量。
挑战 这是一个多类图像分类问题。目的是将这些图像更准确地分类为正确的类别。 先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。...在这里选择了这样一种策略，即在对新输入进行模型训练时，不需要对任何现有层进行训练，因此可以通过将模型的每个参数的require_grad设置为False来保持所有层冻结。...通过继承基类为每个模型创建一个类，该基类具有训练任何模型期间所需的所有有用功能。...12.创建继承类的对象 实例化课程 13.检查装置 创建一个将检查当前设备的功能。如果存在GPU，则选择它，否则选择CPU作为工作设备。 在这里使用GPU，因此将设备类型显示为CUDA。...提示：使用pred_dl作为数据加载器可以批量加载pred数据以进行预测。进行练习，并尝试使用集合预测的概念来获得更多正确的预测数。
data, label in train_data: with autograd.record(): output = net(data) #使用...计算y=wx+b模型时，就要一层层来算了 4. 将softmax与交叉熵CrossEntropy合并了(这样避免了单独对softmax求导，理论上讲更稳定些） 5.
这对于短句子非常有效，当处理长篇文章时，将存在长期依赖问题。 因此，通常不使用普通RNN，而使用长短期记忆。LSTM是一种RNN，可以解决此长期依赖问题。...在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。 现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...__version__) 像这样将超参数放在顶部，以便更轻松地进行更改和编辑。 当到达那里时，将解释每个超参数如何工作。...如果向上看，max_length长度是200，因此pad_sequences将所有文章的长度都设为200。结果会看到第一篇文章的长度为426，变成200，第二篇文章的长度为192。...1开头进行令牌化结果是，最后一个密集层需要输出标签0、1、2、3、4、5，尽管从未使用过0。
可以通过使用PyTorch数据集和DataLoader类来做到这一点。如果数据位于所需的目录结构中，则这部分代码将基本保持不变。...这里要使用分类交叉熵，因为有一个多类分类问题，而Adam最优化器是最常用的优化器。但是由于在模型的输出上应用了LogSoftmax操作，因此将使用NLL损失。...在每个时代 将模型模式设置为使用训练model.train()。 使用训练数据加载器循环遍历数据。...使用将模型模式设置为eval model.eval()。...结论 在本文中，讨论了使用PyTorch进行多类图像分类项目的端到端管道。
本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用 Python 进行实现的代码。 逻辑回归的基本原理 逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。...它采用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的特征映射到[0, 1]的范围内，表示事件发生的概率。...多类别逻辑回归 逻辑回归最初用于解决二分类问题，但它也可以扩展到多类别问题。一对多（One-vs-Rest, OvR）和一对一（One-vs-One, OvO）是两种常见的多类别逻辑回归策略。...在 OvR 中，对于每个类别，模型训练一个二分类器，预测该类别与其他所有类别的区分。在 OvO 中，对于每一对类别，模型训练一个二分类器。scikit-learn 自动处理多类别逻辑回归。...# 多类别逻辑回归示例 from sklearn.datasets import load_iris # 使用鸢尾花数据集作为多类别问题 iris = load_iris() X, y = iris.data
介绍 作用：使用回归算法进行分类任务 思想：将回归值转为概率值，然后找到一个适当的数值，当概率大于这个值时，归为一类，当小于这个值时，归为另一类 概率计算 函数的输入值为特征的加权和 是sigmoid...函数，公式为 函数图像为 可见它输出一个0-1的值，我们可以将这个值当作概率 则我们可以通过这个概率来分类，设定一个值，在这个值的两端进行分类 逻辑回归的损失函数 单个实例的成本函数 当p>=0.5时...(x, y) 参数说明 multi_class="multinomial": 表示采用多类别分类，即多类别的逻辑回归问题，与二元逻辑回归不同。...solver="lbfgs": 表示使用LBFGS（Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）优化算法进行求解。...C=10: 表示正则化参数，控制模型的正则化强度，C值越小，正则化强度越高。 结语 逻辑回归是一种简单的分类方法，二分类任务就用第一种方法，多分类任务就用第二种方法
去医院检查，医院会给出检测报告，对于一些比较严重的疾病，可能会倾向于多跑几个医院或者多找几个大夫，多听听针对同一份报告，不同医院或者专家的意见； 实现集成学习 我们熟知很多机器学习算法，比如 kNN、逻辑回归...具体来说，针对某一个二分类问题，将二分类训练集分别在逻辑回归、SVM 和决策树三种机器学习算法上进行训练，最终综合三种训练好的机器学习算法在测试集上的预测结果，根据 "少数服从多数" 的原则给出最终的预测结果...y_test = train_test_split(X, y, random_state = 42) 首先使用逻辑回归算法。...从 sklearn.linear_model 中导入 LogisticRegression 类，为了简单使用默认参数实例化逻辑回归分类器对象，调用 fit 方法对训练集进行拟合训练，最后调用 score...从 sklearn.svm 中导入 SVC 类，为了简单使用默认参数实例化 SVM 分类器对象（SVM 分类器在 sklearn 中是 SVC 类），调用 fit 方法对训练集进行拟合训练，最后调用 score
LogisticRegression()类的主要属性有： classes_ : 数组, 形状为(n_classes, )，表示分类器的类标签列表。...n_iter_ : 数组, 形状为(n_classes,)或(1, )，表示所有类的实际迭代次数。...#逻辑回归 #例7-5 生成具有两个特征的二元分类样本，分类别绘制原始样本集散点图， #使用样本集训练逻辑回归模型，用训练好的模型对样本集进行分类，观察分类结果 import numpy as np from...该类将数据集变换为具有高次项特征的新的数据集，将原始问题转化为线性回归问题。 用户再使用线性回归方法对转化后的数据集进行训练，从而间接的进行多项式回归分析。...','原始样本']) plt.show() 多特征数据集多项式回归 #二特征多项式回归 #例7-10 根据已知二元二次方程，生成非线性样本集，对样本集进行多项式回归分析。
逻辑回归、支持向量机等机器学习算法可以对二元数据集进行分类，但是无法处理超过 2 个目标类标签的多类分类任务。对于多类分类或多标签分类任务，我们需要使用某些技巧或者其他机器学习算法来训练数据集。...在本文中，我们将讨论 ECOC 的内部工作原理以及如何使用它来训练多类分类任务的模型。 如果对One-vs-One 和 One-vs-Rest 不太了解，请先查看本文最后提供的Sklearn文档。...ECOC 将多类目标类标签预处理为二进制代码（0 和 1 的数组）。使用这种策略，目标类标签在二进制代码的欧几里得空间中表示，并使用码表来记录编码的对应关系。...) y_pred = ecoc.predict(X_test) 可以对超参数code_size进行调优，以更改目标类嵌入的维度。...我使用OutputCodeClassifier训练了一个20类分类数据集，并用Logistic回归模型作为基本分类器。 从上面的分布图中，我们可以观察到性能指标的增加，然后趋于平缓。
sklearn.multiclass 模块采用了 元评估器 ，通过把``多类`` 和 多标签 分类问题分解为 二元分类问题去解决。这同样适用于多目标回归问题。...Multiclass classification 多类分类 意味着一个分类任务需要对多于两个类的数据进行分类。比如，对一系列的橘子， 苹果或者梨的图片进行分类。...多类分类假设每一个样本有且仅有一个标签：一个水果可以被归类为苹果，也可以 是梨，但不能同时被归类为两类。 Multilabel classification 多标签分类 给每一个样本分配一系列标签。...使用这些方法，每一个类将会被映射到欧几里得空间，每一个维度上的值只能为0或者1。另一种解释它的方法是，每一个类被表示为二进制 码（一个 由0 和 1 组成的数组）。...将每个分类器拟合可用的训练数据与真实的类别标签，标签数字相对较小。 当进行预测时，真正的标签将无法使用。相反，每一个模型的预测结果将会传递给链上的下一个模型作为特征来进行使用。
本文将介绍逻辑回归的基本原理和使用方法。基本原理逻辑回归的基本原理是通过对输入特征进行线性加权和与一个特定函数进行映射，来预测样本属于某个类别的概率。...该特定函数被称为“逻辑函数”或“sigmoid函数”，它的形状类似于一个S型曲线。逻辑回归可以用于解决二分类问题，通常使用0和1表示不同的类别。...逻辑回归的假设函数为：plaintextCopy codehθ(x) = g(θ^T * x)其中，hθ(x) 表示预测值，g(z) 是逻辑函数（sigmoid函数）：plaintextCopy codeg...使用fit函数对模型进行训练，然后可以使用predict函数对新的输入数据进行预测。总结逻辑回归是一种常用的分类算法，适用于解决二分类问题。...然后，我们将数据集拆分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。接下来，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用训练数据对模型进行训练。
接下来就来使用添加多项式项的逻辑回归算法对上面非线性的数据进行编程实验。...这里使用我们自己封装的LogisticRegression类，为了简单没有将样本划分成训练集和测试集，直接将整个数据集进行训练，在整个数据集上的分类准确度为60.5%，显然这个准确率比较低。...逻辑回归算法本身就是使用一根直线来对特征平面进行划分的，对于上面这样的非线性数据这根直线决策边界显然有非常多的错误分类，所以最终的模型的分类准确度只有60%左右。...为逻辑回归算法添加多项式项和线性回归类似也分成三个步骤： 实例化多项式类，将这个步骤命名为"ploy"； 由于多项式对特征之间差值比较敏感，因此第二步添加标准化的步骤； 最后一步就是添加逻辑回归这个过程...通过Sklearn中对逻辑回归的封装就会发现，Sklearn建议我们使用逻辑回归算法的时候进行模型正则化的操作。 ?
, y_train) # 模型预测 model.predict(X_test) # 获得这个模型的参数 model.get_params() # 为模型进行打分 model.score(data_X...如果为真，则回归前的回归系数X将通过减去平均值并除以l2-范数而归一化。...2.1 流水线（Pipeline） 流水线的功能： # 跟踪记录各步骤的操作（以方便地重现实验结果） # 对各步骤进行一个封装 # 确保代码的复杂程度不至于超出掌控范围 基本使用方法 流水线的输入为一连串的数据挖掘步骤...# Binarizer :为将数值型特征的二值化 # MultiLabelBinarizer：多标签二值化 from sklearn import preprocessing # 标准化处理函数 #...5.3 通过处理类标号 适用于多分类的情况，将类标号随机划分成两个不相交的子集，再把问题变为二分类问题，重复构建多次模型，进行分类投票。
基本原理是其函数表达式为对数几率函数，通过Sigmoid函数将线性回归方程转化，将任何实数映射到（0，1）之间 优化目标是通过观测样本的极大似然估计值来选择参数。...sklearn中逻辑回归 Sklearn中逻辑回归相关的类 说明 linear_model.LogisticRegression 逻辑回归分类器(又叫logit回归，最大熵分类器) linear_model.LogisticRegressionCV...Lasso可以把这些不重要变量的系数压缩为0，既实现了较为准确的参数估计，也实现了特征选择即降维。 在逻辑回归中，同样也使用了L1正则化来做特征选择。...如使用高效的嵌入法embedded对逻辑回归进行特征选择来降维。...---- 因此我们要使用参数class_weight对样本标签进行一定的均衡，给少量的标签更多的权重，让模型更偏向少数类，向捕获少数类的方向建模。
欢迎小伙伴们回来继续学习，本篇内容是连着上一篇 “机器学习系列：（四）从线性回归到逻辑回归”文章。...-the-rest方法实现多类分类，就是把多类中的每个类都作为二元分类处理。分类器预测样本不同类型，将具有最大置信水平的类型作为样本类型。LogisticRegression()通过one-vs....转换方法就是用幂运算将多个类合并成一个类，比如样本1有Local和US类，新建一个标签为Local^US类，这样多标签就变成单标签了。 ? 这样原来5个标签现在变成了7个标签。...汉明损失函数表示错误标签的平均比例，是一个函数，当预测全部正确，即没有错误标签时，值为0。...逻辑回归可用于解决二元分类问题，我们用它研究了典型的垃圾短信分类问题。紧接着我们介绍了多类分类问题，其类型空间超过两个，每个样本都有且仅有一种类型，我们用one-vs.
基于随机拉索估计的稳定性路径 linear_model.logistic_regression_path(X, y) 为正则化参数列表计算逻辑回归模型 linear_model.orthogonal_mp...例如，可以使用这些估计器将二进制分类器或回归器转换为多类分类器。也可以将这些估计器与多类估计器一起使用，希望它们的准确性或运行时性能得到改善。...scikit-learn中的所有分类器实现多类分类; 您只需要使用此模块即可尝试使用自定义多类策略。 一对一的元分类器也实现了一个predict_proba方法，只要这种方法由基类分类器实现即可。...因此，在多标签情况下，这些概率在一个给定样本的所有可能的标签的总和不会和为1，因为他们在单个标签的情况下做的。 用户指南：有关详细信息，请参阅多类和多标签算法部分。...元估计器将单输出估计器扩展到多输出估计器。 用户指南：有关详细信息，请参阅多类和多标签算法部分。
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