使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

仿照上篇博文对于混淆矩阵.ROC和AUC指标的探讨,本文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵.PR以及AP评估指标:实际上,(ROC,AUC)与(PR,AP)指标对具有某种相似性. 按照循序渐进的原则,依次讨论混淆矩阵.PR和AP: 设定一个机器学习问题情境:给定一些肿瘤患者样本,构建一个分类模型来预测肿瘤是良性还是恶性,显然这是一个二分类问题. 本文中,将良性肿瘤视为正类标签(可能在具体实践中更为关注恶性肿瘤,不过这并不影响技术上的操作). 当分类模型选定以后,将其在测试数据集上进行评估,分

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据

本文目录: 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 1. sigmoid unit  对于一个输入样本$X(x_1,x_2, ..., x_n)$,sigmoid单元先计算$x_1,x_2, ..., x_n$的线性组合: $z = {{\bf{w}}^T}{\bf{x}} = {w_1}{x_1} + {w_2}{x_2} + ... + {w_n}{x_n

原创博文,转载请注明出处! 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中,positive和negtive同样重要时,适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标为TPR TPR(True Positive Rate)真正确率,即模型正确识别正例的比例,TPR=TP/(TP+FN) 横坐标为FPR FPR(False Positive Rate)假正确率,即模型错误将反例识别为正例的比例,FPR=FP/(FP+TN) ROC曲线的

一.计算对象大小的方法 Java中如何计算对象的大小呢,找到了4种方法: 1.java.lang.instrument.Instrumentation的getObjectSize方法: 2.BTraceUtils的sizeof方法: 3.http://yueyemaitian.iteye.com/blog/2033046中提供的代码计算: 4.https://github.com/mingbozhang/memory-measurer提供的工具包: 本质上java.lang.instrument

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[ 准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数} \] 但是使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的.例如下面这个例子: 我们

文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 3.4 理解AUC的意义 3.4.1 从Mann-Whitney U test角度理解 3.4.2 从AUC计算公式角度理解 3.4.3 一句话介绍AUC 3.5 为什么用AUC 3.6 AUC的一般判断标准 1.背景 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测(比如比较简单的逻辑回

一.作业说明 给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析 这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log

上一节中,我们介绍了Pytorch的基本知识,如数据格式,梯度,损失等内容. 在本节中,我们将介绍如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络. 搭建一个神经网络并训练,大致有这么四个部分: 1.准备数据: 2.搭建模型: 3.评估函数: 4.优化网络权重. 先上一张模型结构图,基本包含了一个网络模型所包含的内容了. 接下来依次介绍. 一.数据准备 这一部分内容在上一篇中已详细讲过,这里就不多赘述了. 二.搭建模型 1.层的概念(神经网络的基本组建单元) 针对y=wx+b,搭建了一个简易的

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码 通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确

线性回归及sgd/bgd的介绍: 监督学习--随机梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd) 训练数据形式:          (第一列代表x1,第二列代表 x2,第三列代表 数据标签 用 0/1表示) 训练函数形式:            y = sigmod(w0+w1*x1+w2*x2) 通过训练函数就能够得到参数列向量θ([θ0,θ1,-θn]^T),当输入样本列向量x([x0,x1,-,xn]),那么我们对样本x分类就可以通过上述公式计算出一个概率,如果这个概率大于0.5,我们就

读万卷书,不如行万里路.之前看了不少机器学习方面的书籍,但是实战很少.这次因为项目接触到tensorflow,用一个最简单的深层神经网络实现分类和回归任务. 首先说分类任务,分类任务的两个思路: 如果是多分类,输出层为计算出的预测值Z3(1,classes),可以利用softmax交叉熵损失函数,将Z3中的值转化为概率值,概率值最大的即为预测值. 在tensorflow中,多分类的损失函数为: cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_w

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read_csv_file(f, logging=False): print("==========读取数据=========") data = pd.read_csv(f) if logging: print(data.head(5)) print(f, "包含以下列") print(

总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这