什么是二分类模型
金融界2024年4月4日消息,据国家知识产权局公告,腾讯科技(深圳)有限公司取得一项名为“对象分类模型构建方法、对象分类方法、装置和设备“,授权公告号CN117009883B,申请日期为2023年9月。
专利摘要显示,本申请涉及一种对象分类模型构建方法、对象分类方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。该对象分类模型构建方法包括:获取包含多个无标签对象和多个有标签对象的训练集,针对对象数量较少的第一类别对象,基于第一类别对象和至少一部分无标签对象进行半监督学习,获得二分类模型,该二分类模型用于确定训练集的无标签对象中,预测标签与第一类别对象相同的第一类别补充对象;使用包括至少一部分样本对象的数据子集进行模型训练,得到数据子集对应的对象分类子模型,构建包含多个对象分类子模型的对象分类模型。采用上述方法能够提升对象分类模型的性能。
本文源自金融界
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辕向瑶13528924807 ______ 是1/(1+exp(-x))吧,分子分母同时乘以exp(x)就是你后面的exp(x)/(1+exp(x))了.P=1/(1+exp(-x))是一条S型的非线性概率函数,logistic函数只是中间的一种特殊情况.Y=Ln【p/(1-p)】=logit(Y)=b+bx,通过logit变换后的模型叫logistic回归模型.Ln【p/(1-p)】=b+bx,两侧取e指数就是p/(1-p)=exp(b+bx),解出来就是p=exp(b+bx)/(1+exp(b+bx)),又回到了第一个公式.
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辕向瑶13528924807 ______ 逻辑回归:y=sigmoid(w'x) 线性回归:y=w'x 也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其实就是对x进行归一化操作,使得sigmoid(x)位于0~1 逻辑回归通常用于二分类模型,目标函数是二类交叉熵,y的值表示属于第1类的概率,用户可以自己设置一个分类阈值. 线性回归用来拟合数据,目标函数是平法和误差