1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。 2.自述一下什 ...
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2020-06-09 09:23:53
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二分类问题 首先进行数据处理： 将读入的数据转成向量，将整数序列编码为二维矩阵 def v(sequences, dimension=10000): results = np.zeros((len(sequences), dimension)) for i, sequence in enumerat ...
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2020-05-31 10:48:04
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本节我们来利用卷积神经网络（CNN）来实现kaggle平台上的 CIFAR-10 - Object Recognition In Images 图像分类问题。 相关数据下载地址为：https://www.kaggle.com/c/cifar-10/data 新建 python3 文件 cifar_m ...
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2020-05-29 23:40:56
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基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y， 有监督的学习算法，解决的是分类问题，客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题 简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类 ...
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2020-05-14 19:50:34
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基于深度卷积胶囊网络的高光谱图像和光谱 空间分类 摘要 ? 最近在监督分类问题中展现出优势的胶囊网络被认为将是深度学习的下一个时代。胶囊网络利用向量代替标量来表示特征，从而增加了特征的表现能力。本篇论文介绍一个针对高光谱图像（HSI）分类的深度胶囊网络来改良传统卷积神经网络的表现。除此之外，还提出一 ...
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2020-05-14 01:20:11
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SVM问题 SVM解决二分类问题，初始有一些点$X = [x_1, x_2, ..., x_n]$, 每一个点对应一个类别$y = 1 \quad or \quad y = 1$, SVM在高维空间中找一个超平面将样本点尽可能分开，而且分的时候是找一个间隔最大化的分离超平面。 最简单的情形的公式 原 ...
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2020-05-04 13:25:22
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随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的 ...
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2020-04-30 11:36:53
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1 简介 逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。 最大嫡是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。 逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。 2 模型 2.1 逻辑斯谛分布 2.2 ...
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2020-04-28 17:31:04
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1 简介 决策树模型是树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策 ...
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2020-04-28 13:04:22
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数据不平衡又称样本比例失衡，比如二分类问题，如果标签为1的样本占总数的99%，标签为0的样本占比1%则会导致判断「失误严重」，准确率虚高。 常见的解决不平衡问题的方法如下。 「数据采样」 数据采样分为上采样和下采样，上采样是将少量的数据通过重复复制使得各类别比例均衡，不过很容易导致过拟合问题，所以需 ...
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2020-04-27 22:14:26
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