有房子，有树，有山，有云。当然没有人，没有太阳，没用动物。那么这样图片就可以如下标签化。因此，对这类问题进行分类，称之为多标签分类问题。唯一区别于多分类在于：一个样本是否可以拥有多个标签。基本上，有三种方法...

(1)问题迁移,即将多标签分类问题转化为单标签分类问题,如将标签转化为向量、训练多个分类器等;(2)根据多标签特点,提出新的适应性算法,包括ML-KNN、RankingSVM、Multi-labelDecisionTree等。现对其中具有代表性的算法进行总结。

一首歌：如果你有四个类别的音乐，分别为：古典音乐、乡村音乐、摇滚乐和爵士乐，那么这些类别之间是互斥的。这首歌属于哪个类别？这是一个什么问题？一首歌：如果你有四个类别的音乐，分别为：人声音乐、舞曲、影视原声、...

多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多个类别,比如对一堆水果图片分类,它们可能是橘子、苹果、梨等.多类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签:一个水果可以是苹果或者梨,但是同时不可...

Multiclassclassification就是多分类问题，比如年龄预测中把人分为小孩，年轻人，青年人和老年人这四个类别。Multiclassclassification与binaryclassification相对应，性别预测只有男、女两个值，就属于后者。Multilabel...

这帖子就是初步教教刚接触libsvm（svm）的同学如何利用libsvm进行分类预测，关于参数寻优的问题在这里姑且不谈，另有帖子详述。其实使用libsvm进行分类很简单，只需要有属性矩阵和标签，然后就可以建立分类模型（model），然后...

对于多标签分类问题,我们采用micro-F1和macro-F1指标进行评价。对于标签A,我们将TP(A),FP(A)和FN(A)分别表示为属于A的样本被正确分类到A的数目,不属于A的样本被错误分类到A的数目和不属于A的样本被正确分类到了类别A的其他类的数...

samples应用于多标签的分类问题，每一个样本拥有一个以上的标签。如一个感染病毒性肺炎的患者，就可以说他既属于病毒性肺炎患者这一类，也可以说他属于肺炎患者类。小结：1.对于多分类算法的评估，我们需要将sklearn.metr...

文本分类问题:给定文档p(可能含有标题t),将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用:常见的有垃圾邮件识别,情感分析文本分类方向:主要有二分类,多分类,多标签分类文本分类方法:传统机器学习方法(贝叶斯,svm等),深度学习...

发生的敢否认的是广东人