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搜索关键字:分类算法    ( 656个结果
决策树
决策树: 决策树方法在分类,预测,规则等领域有这广泛的应用,20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者提出了ID3算法后,决策树在机器学习,数据挖掘领域取得极大的发展,后来又有了c4.5,成为新的监督学习算法.1984年,几位科学家提出了CART分类算法,ID3和CART算法同时被提出,但都 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-28 21:12:11    阅读次数:111
二分类算法评估指标
我们都知道机器学习要建模,但是对于模型性能的好坏我们并不知道是怎样的,很可能这个模型就是一个差的模型,对测试集不能很好的预测。那么如何知道这个模型是好是坏呢?必须有个评判的标准,需要用某个指标来衡量,这就是性能度量的意义。有了一个指标,就可以对比不同模型了,从而知道哪个模型更好,或者通过这个指标来调 ...
分类:编程语言   时间:2019-10-27 13:13:35    阅读次数:167
逻辑回归分类算法
逻辑回归由于其简单、高效、可解释性强的特点,在实际用途中十分的广泛:从购物预测到用户营销响应,从流失分析到信用评价,都能看到其活跃的身影。可以说逻辑回归占据了分类算法中非常重要的地位。 逻辑回归:logistic regression,LR。模型公式是Logistic函数,也叫Sigmoid函数。图 ...
分类:编程语言   时间:2019-10-26 17:04:05    阅读次数:109
最基础的分类算法-k近邻算法 kNN简介及Jupyter基础实现及Python实现
k-Nearest Neighbors简介 对于该图来说,x轴对应的是肿瘤的大小,y轴对应的是时间,蓝色样本表示恶性肿瘤,红色样本表示良性肿瘤,我们先假设k=3,这个k先不考虑怎么得到,先假设这个k是通过程序员经验得到。 假设此时来了一个新的样本绿色,我们需要预测该样本的数据是良性还是恶性肿瘤。我们 ...
分类:编程语言   时间:2019-10-25 16:19:01    阅读次数:135
Introduction to Logistic Regression(逻辑回归介绍)
++++ 介绍 在这篇博客中我们将讲解Logistic Regression的基本概念,以及它能帮我们解决什么样的问题。 Logistic Regression 是一个分类算法,将用于观察的值分配给离散的数据集(set of classes),例如检测邮件是否是垃圾邮件,网上交易是否包含欺诈,恶性或 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-17 13:36:38    阅读次数:81
分析一套源代码的代码规范和风格并讨论如何改进优化代码
我的工程实践是脱机手写汉字识别相关的,准备借助GoogLeNet作为网络重要模块,在GitHub上找到了基于GoogLeNet的图像分类算法开源项目。 (一)在源代码目录结构、文件名/类名/函数名/变量名等命名、接口定义规范和单元测试组织形式等方面的做法和特点; 代码的目录结构如下: 1.文件名命名 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-11 21:49:21    阅读次数:86
利用朴素贝叶斯实现简单的留言过滤
一、朴素贝叶斯 首先第一个问题,什么是朴素贝叶斯? 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。而我们所想要实现的留言过滤其实是一种分类行为,是通过对于概率的判断,来对样本进行一个归类的过程。 朴 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-29 22:13:00    阅读次数:113
分类算法-2.精准率和召回率曲线
精准率和召回率是两个不同的评价指标,很多时候它们之间存在着差异,具体在使用的时候如何解读精准率和召回率,应该视具体使用场景而定 有些场景,人们可能更注重精准率,如股票预测系统,我们定义股票升为1,股票降为0,我们更关心的是未来升的股票的比例,而在另外一些场景中,人们更加注重召回率,如癌症预测系统,定 ...
分类:编程语言   时间:2019-09-29 20:17:27    阅读次数:137
深度残差收缩网络:(四)注意力机制下的阈值设置
对于基于深度学习的分类算法,其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息,剔除无关的信息也是非常重要的,所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置,是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是,软阈值化中的阈值,需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置,事实上,是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-29 18:14:43    阅读次数:206
Python3入门机器学习 经典算法与应用
邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样 ...
分类:编程语言   时间:2019-09-25 12:29:33    阅读次数:97
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