來自語義資訊理論的多標籤分類方法——有簡單方法幹嘛要用複雜的？
流行的多標籤分類方法大多把多分類化為多個二分類。流行的有One-to-Rest方法和Binary Relevance方法。
One-to-Rest方法的問題是， 圍繞一個標籤y1分類， 把一個沒有y的例子當成y1的反例， 這時不對的。 比如兩個例子（25歲， “年輕人”）和（24歲，“成年人”）都是對的。 設y1="年輕人"， 把24歲劃到rest=非年輕人，就錯了.
Binary Relevance能可這個問題， 但是對樣本要求太高，運算複雜。
新的方法很簡單， 學習的時候 得到邏輯分類函式或隸屬函式 T(qj|X) (q=theta), 令它正比於轉移概率函式 P(yj|X).
分類的時候用最大語義資訊準則就行了。
相關推薦
來自語義資訊理論的多標籤分類方法——有簡單方法幹嘛要用複雜的？
流行的多標籤分類方法大多把多分類化為多個二分類。流行的有One-to-Rest方法和Binary Relevance方法。 One-to-Rest方法的問題是， 圍繞一個標籤y1分類， 把一個沒有y的例子當成y1的反例， 這時不對的。 比如兩個例子（25歲， “年輕人”）和
多標籤分類之改進的神經網路方法
Improved Multilabel Classification with Neural Networks 2008 International Conference on Parallel Problem Solving from Nature Rafa
多標籤分類的結果評估---macro-average和micro-average介紹
一,多分類的混淆矩陣 多分類混淆矩陣是二分類混淆矩陣的擴充套件 祭出程式碼,畫線的那兩行就是關鍵啦: 二,檢視多分類的評估報告 祭出程式碼,使用了classicfication_report() 三,巨集平均與微平均 公式是神看的,我是學弱...直接看例子,沒有複雜的公
基於keras實現多標籤分類（multi-label classification）
首先討論多標籤分類資料集（以及如何快速構建自己的資料集）。 之後簡要討論SmallerVGGNet，我們將實現的Keras神經網路架構，並用於多標籤分類。 然後我們將實施SmallerVGGNet並使用我們的多標籤分類資料集對其進行訓練。 最後，我們將通過在示例影象上測試我
多標籤分類(multi-label classification)
意義 網路新聞往往含有豐富的語義，一篇文章既可以屬於“經濟”也可以屬於“文化”。給網路新聞打多標籤可以更好地反應文章的真實意義，方便日後的分類和使用。 難點 (1)類標數量不確定，有些樣本可能只有一個類標，有些樣本的類標可能高達幾十甚至上百個。
2.CNN圖片多標籤分類（基於TensorFlow實現驗證碼識別OCR）
上一篇實現了圖片CNN單標籤分類（貓狗圖片分類任務） 地址：juejin.im/post/5c0739… 預告：下一篇用LSTM+CTC實現不定長文字的OCR，本質上是一種不固定標籤個數的多標籤分類問題 本文所用到的10w驗證碼資料集百度網盤下載地址（也可使用下文程式碼自行生成）： pan.baidu
針對科技文章的多標籤分類
0. 起 最近沒有更新。暑假之後學的東西也比較雜，看了一下基於DL的智慧美顏，感覺入了個大坑。前前後後看了傳統的輪廓提取演算法和FCN等等，調程式碼巴拉巴拉幾個星期就這麼過了。前幾天看ACM的best paper也覺得很有意思，兩個步驟：1）給圖片打標題，屬於多媒體計算和NLP的結合 2）由標題生成詩歌
caffe實現多標籤分類
最近在參加一個識別的競賽，專案裡涉及了許多類別的分類，原本打算一個大的類別訓練一個分類模型，但是這樣會比較麻煩，對於同一圖片的分類會重複計算分類網路中的卷積層，浪費計算時間和效率。後來發現現在深度學習中的多工學習可以實現多標籤分類，所有的類別只需要訓練一個分類模型就行，其不同屬性的類別之間是共享卷積層的。我
解決多標籤分類問題(包括案例研究)
由於某些原因，迴歸和分類問題總會引起機器學習領域的大部分關注。多標籤分類在資料科學中是一個比較令人頭疼的問題。在這篇文章中，我將給你一個直觀的解釋，說明什麼是多標籤分類，以及如何解決這個問題。 1.多標籤分類是什麼? 讓我們來看看下面的圖片。 如果我問你這幅圖中有一
keras 自定義ImageDataGenerator用於多標籤分類
感想 keras提供了flow_from_directory用於單個標籤分類，但是對圖片的多標籤分類沒有支援，這就需要我們自己動手實現ImageDataGenerator,我這裡把我實現的用於多標籤分類的自定義DataGenerator分享出來，讀者可以根據自己的情況來進行修改。 資料集
多標籤分類（multilabel classification ）
為了區分多分類，先從基本的概念上開始： 二分類：投擲硬幣，結果是正面或者反面，可以選擇的類別只有兩個，並且確切的結果只能有一個，類別互斥，即一枚硬幣的投擲結果要麼是正面要麼是反面，不同同時出現 多分
keras解決多標籤分類問題
multi-class classification problem： 多分類問題是相對於二分類問題（典型的0-1分類）來說的，意思是類別總數超過兩個的分類問題，比如手寫數字識別mnist的label總數有10個，每一個樣本的標籤在這10箇中取一個。 mult
基於ML-KNN的多標籤分類演算法
最近有一個專案需要用多標籤分類思想來建模，之前對這塊不是太瞭解，查了一些論文，發現目前主流的演算法包括ML-KNN、ML-DT、Rank-SVM、CML等，其中ML-KNN演算法思想最簡單，結合原始論文，本文大概介紹下演算法思想和程式碼實現。 ML-KNN
Caffe 實現多標籤分類 支援Multi-Label的ＬＭＤＢ資料格式輸入
Caffe自帶的影象轉LMDB介面只支援單label，對於多label的任務，可以使用HDF5的格式，也可以通過修改caffe程式碼來實現， 我的文章Caffe 實現多標籤分類 裡介紹了怎麼通過修改ImageDataLayer來實現Multilabel的任務， 本篇文章介紹
Caffe 實現多標籤分類
最近在用Ｃａｆｆｅ做驗證碼識別時，發現沒有用Tensorflow簡單(tensorflow中可以用one-hot, 參考我的另一篇blog: http://blog.csdn.net/sushiqian/article/details/78305340 )，需要修改Ｃａｆ
NLP文字多標籤分類---HierarchicalAttentionNetwork
最近一直在做多標籤分類任務，學習了一種層次注意力模型，基本結構如下： 簡單說，就是兩層attention機制，一層基於詞，一層基於句。 首先是詞層面： 輸入採用word2vec形成基本語料向量後，採用雙向GRU抽特徵： 一句話中的詞對於當前分類的重要性不同，採用attention機制實現如下：
TensorFlow 之基於Inception V3的多標籤分類 retrain
一、準備訓練資料 1.下載資料集 本文采用南京大學開源的資料集(點選下載:http://lamda.nju.edu.cn/files/miml-image-data.rar) 資料集中含有2000張影象，5個類，分別為 desert, mounta
iconfont字型圖示的使用方法--超簡單! 我之前因為專案用bootstrap比較多,所以使用font awesome字型圖示比較多,後來接觸到了iconfont,發現想要的什麼圖示都有,還可以
我之前因為專案用bootstrap比較多,所以使用font awesome字型圖示比較多,後來接觸到了iconfont,發現想要的什麼圖示都有,還可以自定義圖示,非常強大!之前看了一波教程,覺得繁瑣,自己弄明白後感覺如此簡單,做了這麼個簡單教程,直接上圖,簡單粗暴,避免新手走彎路,這裡講解的預設是元素使用類
關於Multi-label Classification 多標籤分類的問題
多分類： 訓練集中每個樣本只有一個標籤，該標籤來自於一個不重合的標籤集合L，|L| > 1。 當|L|=2 時，這是一個二分類問題。當|L| > 2 時，這是一個多分類問題。 單標籤與多標籤： 多標籤： 令為訓練樣本集，為標籤集合，給定一組形式為
caffe多工學習之多標籤分類
最近在參加一個識別的競賽，專案裡涉及了許多類別的分類，原本打算一個大的類別訓練一個分類模型，但是這樣會比較麻煩，對於同一圖片的分類會重複計算分類網路中的卷積層，浪費計算時間和效率。後來發現現在深度學習中的多工學習可以實現