给定一张图片，如何让计算机帮助我们识别它是不是一张猫的图片，这个问题可以看成一个简单的分类问题。如下图所示，平面上有两种不同颜色（黑色，红色）的点，我们要做到就是要找到类似与那条直线那样的界限。当某个点位于直线上方时，那么就可以判定该点是黑色的，当某个点位于直线的下方时，那么就可以判定该点是红色的。 ...
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2017-11-07 17:54:39
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前言在机器学习中，分类问题占了很大一部分，而对于分类问题的处理有很多方法，比如决策树、随机森林、朴素贝叶斯、前馈神经网络等等；而最为常见的分类需求一般是二分类问题，即将样本分为两个集合，然后通过学习某些参数，对新的输入进行识别并划分到正确的类别中。在解决分..
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2017-11-06 22:57:44
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参考链接：http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/42869331 假设我们需要从某些候选模型中选择最适合某个学习问题的模型，我们该如何选择？以多元回归模型为例：，应该如何确定k的大小，使得该模型对解决相应的分类问题最为有效？如何在偏倚（bia ...
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2017-11-06 21:22:46
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K近邻算法 （或简称kNN）是易于理解和实现的算法，而且是你解决问题的强大工具。 http://python.jobbole.com/87407/ 在本教程中，你将基于Python（2.7）从零开始实现kNN算法。该实现主要针对分类问题，将会用鸢尾花分类问题来演示。 这篇教程主要针对Python程序 ...
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2017-11-06 19:08:55
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1.机器学习 机器学习是工具，具体应用到某个实际场景下，才是目的。 2.分类 a 监督学习，包括回归（regression），分类（classification）。回归问题，数据可以是连续或者离散，分类问题，数据一般是离散的。 b 理论学习，机器学习目前主流的算法，用算法工具结合具体使用场景，解决问 ...
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2017-11-04 19:27:29
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1. 二分类问题 样本： ，训练样本包含 个； 其中 ，表示样本 包含 个特征； ，目标值属于0、1分类； 训练数据： 输入神经网络时样本数据的形状： 目标数据的形状： 2. logistic Regression 逻辑回归中，预测值： 其表示为1的概率，取值范围在 之间。 引入Sigmoid函数， ...
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2017-11-04 00:26:29
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前言在之前一些文章的讨论中，通过一些例子我们可以发现（主要是关于决策树或随机森林的相关内容）其实并不是样本的所有属性可能都是那么得重要，只要不是同等重要，特别是在分类问题上可能可以去除一些属性或特征（一般决策树需要进行剪枝，其实剪枝的原因就在于此）依然能够..
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2017-10-31 23:52:10
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一：引言在前面我们谈论到的算法都是在给定x的情况下直接对p(y|x;Θ)进行建模。例如，逻辑回归利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;Θ)建模。现在考虑这样一个分类问题，我们想根据一些特征来区别动物是大象(y=1)还是狗(y=0)。给定了这样一个训练集，逻辑回归或感知机算法要做的就是去找到一... ...
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2017-10-31 20:41:32
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rcnn:看作分类问题，算法的组合：候选框+卷积提取特征+svm分类 候选框是借用外来的方案，深度学习只是用来提取特征，分类是svm算法，所以不是端到端的方案 1：边缘策略，先根据图像像素之间的关系聚类得到很多的候选框，这部分有很多的方案，比如：selectivesearch 2：根据得到的候选框， ...
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2017-10-31 17:36:41
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0.相关概念 分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别的算法。例如在股票涨跌预测中，我们认为前一天的交易量和收盘价对于第二天的涨跌是有影响的，那么分类器就是通过样本的交易量和收盘价预测第二天的涨跌情况的算法。 特征：在分类问题中，输入到分类器中的数据叫做特征。以上面的股票涨跌预 ...
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2017-10-31 15:53:13
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