本期问题的解答结合了具体的Hulu业务案例，可以说是很有趣又好懂了。快快学起来吧！ 今天的内容是 【分类、排序、回归模型的评估】 场景描述 在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不同的评估指标进行评估。但在诸多的评估指标中，大部分指标只能片面的反映模型一部分的能力，如果不能合理的 ...
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2018-02-27 23:24:32
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前面我们学习过回归问题，比如对于房价的预测，因为其预测值是个连续的值，因此属于回归问题。 但还有一类问题属于分类的问题，比如我们根据一张图片来辨别它是一只猫还是一只狗。某篇文章的内容是属于体育新闻还是经济新闻等，这个结果是有一个全集的离散值，这类问题就是分类问题。 我有时会把回归问题看成是分类问题， ...
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2018-02-22 11:39:16
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SVMs(Surport Vector Machines)是用来解决两分类问题的，直接用SVMs实现多分类是不行的，只能使用下面这些间接的方法： （1）1-v-r，即对于每一个分类，训练一个该分类和其他分类的分类器，如对于类k，k是一类，所有其他的是另一类，这样就需要训练k个分类器。对未知样本分类时 ...
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2018-02-20 10:35:28
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机器学习：让机器去学习 1. 举一个栗子 e.g. 传统垃圾邮件分类问题 传统解决思路：设定规则， 定义“垃圾邮件”， 让计算机去执行规则。 问题：对很多问题规则难以定义，比如识别一只猫或人脸识别。且规则总在不断变化。 新思路：借鉴人类学习的过程，资料->学习归纳总结->知识经验积累->对类似问题做 ...
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2018-02-19 18:38:48
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机器学习概念理解与基本知识 1、机器学习是什么 在数据上通过算法总结出规律模式，应用在新数据上做预测。 2、机器学习基本概念 2.1、不同类型的问题 监督学习：分类问题（选择）、回归问题（计算） 无监督学习：聚类问题（抱团）、关联规则 强化学习：从环境行为到映射的学习 2.2、机器学习工业应用方向 ...
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2018-02-11 14:41:25
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机器不学习 jqbxx.com -机器学习好网站 机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的 ...
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2018-02-05 12:47:22
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0. 组合模型概述 我们已经学习了一系列不同的模型用于解决分类问题和回归问题。经常发现的一件事情是，我们可以通过某种方式将多个模型结合到一起的方法来提升性能，而不是独立地使用一个单独的模型。这个小节我们先来提纲挈领的讨论一下“组合模型”的思想方法，这种讨论可以给我们以启发， （1）例如，我么可以训练 ...
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2018-02-04 15:41:46
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ng机器学习视频笔记（四） ——logistic回归 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 1、基本概念 logistic回归（logistic regression），是一个分类（classification）算法（注意不是回归算法，虽然有“回归”二字），用于处理分类问题，即结果是离散 ...
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2018-02-04 12:48:38
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本文将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）原理，并且它如何在分类问题中发挥降维的作用。译自 Feature extraction using PCA。 简介 本文将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）原理，并 ...
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2018-01-31 22:15:19
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转载自：http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 （1）直接法，直接在目标函数上进行修改， ...
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2018-01-31 14:39:27
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