1.什么是决策树 决策树是一种解决分类问题的算法。 决策树采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。 决策树由下边几种元素组成： 根节点：包含样本的全集 内部节点：对应特征属性测试 叶节点：代表决策的结果 预测时，在树的内部节点处用某一属性值进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶节 ...
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2019-11-30 15:23:32
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在搭建网络模型时通常要建立一个评估模型正确率的节点（evaluation_step） 这里介绍一个对于分类问题可以用的评估方法： 代码： correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(groundtruth_input, ...
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2019-11-17 11:09:02
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讲授LDA基本思想，寻找最佳投影矩阵，PCA与LDA的比较，LDA的实际应用 前边讲的数据降维算法PCA、流行学习都是无监督学习，计算过程中没有利用样本的标签值。对于分类问题，我们要达到的目标是提取或计算出来的特征对不同的类有很好的区分度，由于没有用样本的标签值，会导致一个问题，不同的两类样本，如A ...
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2019-11-16 19:45:55
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一、knn的原理 K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 问题是求某点的最近 K 个点。求两点间距离公式，此外还可能需要增加权重 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。 1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输 ...
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2019-11-10 15:30:55
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分类算法之逻辑回归（Logistic Regression） 1.二分类问题 现在有一家医院，想要对病人的病情进行分析，其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断，现在有一批数据集是关于肿瘤大小的，任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性。这就是一个很典型的二分类问题，即输出的结果只有两个值 良性和恶 ...
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2019-11-09 00:11:56
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ref: 深度学习基础介绍 机器学习19 神经网络NN算法 设计神经网络结构 比如：特征值A可能取三个值（a0, a1, a2），可以使用3个输入单元来代表A 如果 A=a0，那么代表 a0 的单元值就取1，其他取0； 如果 A=a1，那么代表 a1 的单元值就取1，其他取0，以此类推 对于分类问题 ...
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2019-11-01 20:33:11
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上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法，这两种决策树都只能用于分类问题，而本文要说的CART（classification and regression tree）决策树不仅能用于分类问题，也能用于回归问题。 ...
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2019-11-01 09:56:25
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支撑向量机的英文名叫: Support Vector Machine，是机器学习领域中的很重要的一种算法。它的思想背后有极强的统计理论的支撑，也是统计学上常用的一种方法。此算法在机器学习中既能解决分类问题，又能解决回归问题。且对真实的数据具有很好的泛化能力。 原理：考虑如下样本数据集，如何分辨此数据 ...
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2019-10-31 18:29:28
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神经网络 感知机 解决分类问题 "http://playground.tensorflow.org" 神经网络 定义: ? 在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数 ...
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2019-10-27 16:54:45
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逻辑回归(Logistic Regression)模型和线性回归非常相似，可以说就是在逻辑回归的基础上加上了一步逻辑转换，也就是因为这个转换，使逻辑回归模型非常适用于二分类问题的概率预测。本文主要详述逻辑回归模型的基础以及逻辑回归模型的R语言实现。一、逻辑回归模型原理首先要讲一下线性回归在预测分类事... ...
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2019-10-21 00:12:45
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