1、不平衡数据分类问题 对于非平衡级分类超平面，使用不平衡SVC找出最优分类超平面，基本的思想是，我们先找到一个普通的分类超平面，自动进行校正，求出最优的分类超平面 测试代码如下： 2、回归问题 支持分类的支持向量机可以推广到解决回归问题，这种方法称为支持向量回归 支持向量分类所产生的模型仅仅依赖于 ...
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2016-11-17 18:32:37
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原文地址：http://cs231n.github.io/classification/图像分类动机：在这个部分我们会介绍图片分类问题，这是一个为输入图片从一系列分类中挑选一个合适的标签的过程。这是计...
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2016-11-16 11:58:59
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（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。 （2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值 ...
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2016-11-12 19:21:36
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主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类（回归模型）后，得到的模型model里面参数的意义都是神马？以及如果通过model得到相应模型的表达式，这里主要以分类问题为例子。测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据（270*13的一个属性据矩阵，共有270个 ...
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2016-11-09 12:15:40
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1.机器学习的主要任务：一是将实例数据划分到合适的分类中，即分类问题。 而是是回归， 它主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线。 2.监督学习和无监督学习： 分类和回归属于监督学习，之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须直到预测什么，即目标变量的分类信息。 对于无监督学习，此时数据没 ...
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2016-11-08 23:00:25
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由二分类问题的四个基本元素出发，得出ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure的定义及特性，最后给出Python的一个简单实现 ...
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2016-11-03 02:01:50
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1.单词分类 【问题描述】 chffy为了学好英语决定苦背单词，但很快他发现要直接记住杂乱无章的单词非常困难，他决定对单词进行分类。 两个单词可以分为一类当且仅当组成这两个单词的各个字母的数量均相等。 例如“AABAC” ，它和“CBAAA”就可以归为一类，而和“AAABB”就不是一类。 现在chf ...
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2016-10-21 10:19:09
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作业在这，http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的。 57维特征，2分类问题。采用逻辑回归方法。但是上述数据集在kaggle中没法下载，于是只能用替代的方法了，下了breast-cance ...
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2016-10-20 17:41:14
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0. 概述：
Logistic回归是统计学中的经典分类方法，最大熵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熵模型，
logistic回归模型与最大熵模型都是对数线性模型。
本文第一...
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2016-10-12 11:43:03
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文章链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20900216 1、图像可能分类是事先已知的，比如：分类集合={小猫，小狗，小花，......} 2、图像分类就是为给定的图像给它一个从分类集合中挑出一个，打上标签，表示它就是这个类。 以下为了计算的方便，图像统一用矩阵表示，这是 ...
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2016-10-08 13:21:44
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