原文链接：http://tecdat.cn/?p=18944 本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。 我们可以表示平面（x_1，x_2）中的点，并且对y∈{0,1}中的y 使用不同的颜色。 df = data.frame ...
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2021-01-22 12:19:30
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在我重新抱起概率统计的课本之前，我一直都不清楚似然函数为什么是那样子的，只知道照着公式敲代码（那时候还没有tensorflow），于是出过各种糗：“啊？似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长，我把这个model的输出接上交叉熵后怎么报错了？”“似然函数”名字的意义已经在以前的多篇文章中提过了，更通用的定义来说，似然函数就是衡量当前模型参数
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2020-12-29 11:50:10
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上篇讲解了神经网络最容易被忽视的基础知识一干货|神经网络最容易被忽视的基础知识一1为什么在人工神经网络中的神经元需要激活函数？上图可看做普通的线性分类器，也就是线性回归方程。这个比较基础，效果如右图。当然有时候我们发现这样的线性分类器不符合我们要求时，我们很自然的想到那我们就加多一层，这样可以拟合更加复杂的函数，如下图a：但同时当我们动笔算下,就会发现,这样一个神经网络组合起来,输出的时候无论如何
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2020-11-30 15:16:02
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【内容简介】系统详解分类器性能指标，什么是准确率-Accuracy、精确率-Precision、召回率-Recall、F1值、ROC曲线、AUC曲线、误差-Error、偏差-Bias、方差-Variance及Bias-VarianceTradeoff在任何领域，评估（Evaluation）都是一项很重要的工作。在MachineLearning领域，定义了许多概念并有很多手段进行评估工作1混淆矩阵-
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2020-11-30 15:15:08
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上代码： #coding=utf-8 import cv2 import dlib path = "imagePath/9.jpg" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector ...
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2020-11-01 20:57:05
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朴素贝叶斯分类器是一种利用概率论知识实现的分类器，之所以称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。下面将从原理到实战进行详细讲解。 # 基于贝叶斯决策理论的分类方法 ? 在讲述朴素贝叶斯之前，贝叶斯决策理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策。如上图的AB桶，若是问一个出自其中的 ...
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2020-09-17 15:44:04
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思路 这题问题是对于这一群点和一条直线，我们也不知道直线上方的是A类还是直线下方的是A类。其实对于这个二分类问题，我们也没必要知道。我们只需要判断直线每一测的点是不是一类（A类或B类）就可以了。 至于如何判断这一侧的点是不是一类，用一个set就可以了：把这一侧的点的自身类别（A或B）全都扔进一个se ...
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2020-09-09 19:21:42
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VS2019+OpenCV4.0 在完成分类器的训练，直接predict是没有问题的，但是保存xml文件后，再用以下的语句加载训练好的xml模型，predict出现了问题。 svm->save("svm.xml") svm->load<SVM>("trained-svm.xml"); OpenCV ...
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2020-08-20 19:00:30
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1：原理理解 图中有分别属于两类的一些二维数据点和三条直线。如果三条直线分别代表三个分类器的话，请问哪一个分类器比较好？ 我们凭直观感受应该觉得答案是H3。首先H1不能把类别分开，这个分类器肯定是不行的；H2可以，但分割线与最近的数据点只有很小的间隔，如果测试数据有一些噪声的话可能就会被H2错误分类 ...
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2020-08-08 17:49:08
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文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题，目前有琳琅满目的方法来完成分类。然而在真实的应用环境中，分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的“少数派”，比如： 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾 ...
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2020-08-03 00:52:13
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