引言
本文共分为三个部分，第一个部分介绍SVM的原理，我们全面介绍了5中常用的SVM算法：C-SVC、ν-SVC、单类SVM、ε-SVR和ν-SVR，其中C-SVC和ν-SVC不仅介绍了处理两类分类问题的情况，还介绍处理多类问题的情况。在具体求解SVM过程中，我们介绍了SMO算法和广义SMO算法。第二个部分我们给出了OpenCV中SVM程序的详细注解。第三个部分我们给出了一个基于OpenCV的S...
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2016-05-03 18:45:41
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朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B ...
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2016-05-02 19:49:59
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本章内容□ 组合相似的分类器来提髙分类性能□应用AdaBoost算法□ 处理非均衡分类问题 7.1基于数据集多重抽样的分类器 ...
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2016-05-01 20:22:15
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本章内容□ 决策树简介□ 在数据集中度量一致性□ 使用递归构造决策树□ 使用matplotlib绘制树形图 我们经常使用决策树处理分类问题近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。 第2章介绍的 ...
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2016-05-01 12:15:39
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Dataset
本文的数据集包含了各种与汽车相关的信息，如点击的位移，汽车的重量，汽车的加速度等等信息，我们将通过这些信息来预测汽车的来源：北美，欧洲或者亚洲，这个问题中类标签有三个，不同于之前的二元分类问题。由于这个数据集不是csv文件，而是txt文件，并且每一列的没有像csv文件那样有一个行列索引（不包含在数据本身里面），而txt文件只是数据。因此采用一个通用的方法read_table()来...
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2016-04-29 18:22:38
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提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类性能。提升方法Adaboost算法
提升方法基本思路
AdaBoost算法
Adaboost的例子
Adaboost算法的训练误差分析
Adaboost算法的解释
前向分步算法
前向分步算法与AdaBoost
提升树
提升树算法
梯度提升Valiant是哈...
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2016-04-29 17:17:42
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Dataset
本文的数据集包含了各种与汽车相关的信息，如点击的位移，汽车的重量，汽车的加速度等等信息，我们将通过这些信息来预测汽车的来源：北美，欧洲或者亚洲，这个问题中类标签有三个，不同于之前的二元分类问题。由于这个数据集不是csv文件，而是txt文件，并且每一列的没有像csv文件那样有一个行列索引（不包含在数据本身里面），而txt文件只是数据。因此采用一个通用的方法read_table()来...
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2016-04-26 20:45:28
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度量表
1.准确率
(presion) p=TPTP+FP
2.召回率
（recall）r=TPTP+FN
3. F值为p和r的调和平均值
F=2rpp+r
4.ROC曲线
对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结...
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2016-04-22 19:37:33
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在讨论逻辑回归问题(Logistic Regression)之前，我们先讨论一些实际生活中的情况：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件？判断一次交易是否是欺诈交易？判断一份文件是否是有效文件？这类问题，我们称之为分类问题(Classication Problem)。在分类问题中，我们往往尝试去预测的结果是否属于某一个类（正确活错误）。
我们从二元的分类问题开始讨论，即问题是正确或错误的。
我们将因变...
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2016-04-22 19:27:45
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（一）生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ)，即给定x的情况探讨y的条件概率分布。如二分类问题，不管是感知器算法还是逻辑回归算法，都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开，对于新的样例，只要判断在直线的哪一侧即可；这种直接对问题 ...
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2016-04-21 01:15:01
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