分类模型如下： 回归问题：学习的结果是连续的，比如房价等等
分类问题：学习的结果是非连续的，分成某几个类
回归问题(Regression)例子：
：条件：
对于输入X有n个特征值。X = {x1,x2,x3,x4,.......,xnx_1, x_2, x_3, x_4, ....... ,x_n}
一共有m组输入。X1,X2,......,XmX_1, X_2, ...... , X_m
结果：...
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2015-06-19 10:40:03
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Linear Classification在上一讲里，我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型，我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷，第一就是要保存训练集里的所有样本，这个比较消耗存储空间；第二就是要遍历所有的训练样本，这种逐一比较的方式比较耗时而低效。现在，我们要介绍一种更加强大的图像分类模型，这个模型会很自然地引申出神经网络和Convolutional Neural Net...
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2015-06-17 21:33:53
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决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。 决策树模型呈树形结构，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...
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2015-06-14 18:17:29
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提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法 提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一 提升方法实际采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法 以决策树为基函数的提升方法称为提升树 对分类问题决策树是二叉分类树 对回归问题决策树是二叉回归树 提升树模型可以表示为决策树的加法模型： T(x;Θ...
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2015-06-13 22:58:53
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PART 1 Naive Bayes还是上节课说过的垃圾邮件分类问题，分为两种事件模型：1.多变量Bernouli事件模型 维护一个长长长长长的dictionary x[i]=1表示dictionary第i个词在样本邮件中出现过，y=0or1表示样本是不是垃圾邮件 ANS= P\left( ...
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2015-06-12 17:07:05
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1.1、摘要 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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述 ...
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2015-06-12 13:23:32
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内容概要
如何使用pandas读入数据如何使用seaborn进行数据的可视化scikit-learn的线性回归模型和使用方法线性回归模型的评估测度特征选择的方法
作为有监督学习，分类问题是预测类别结果，而回归问题是预测一个连续的结果。
1. 使用pandas来读取数据
Pandas是一个用于数据...
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2015-06-03 09:45:15
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引文：经常在看paper的时候，就看到svm算法，但是要自己来写真的是难于上青天呀！所幸有一个libsvm的集成软件包给我们使用，这真的是太好了。下面简单介绍下怎么来使用它吧！LIBSVM是一个集成软件包，提供支持向量机分类（C-SVC,nu-SVC），回归（epsilon-SVR,nu-SVR）以及分布估计（one-class SVM）.工具包支持多类分类问题。LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin...
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2015-06-02 13:30:01
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PART0 判别学习算法引入：二元分类问题建模：判别学习算法（discriminative learning algorithm）直接根据P(y|x)【即给定特征x下的分类结果y】建模之前我们用的算法（如logistic回归）就是判别学习算法PART1 生成学习算法PART1.1 Definitio...
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2015-05-28 07:04:32
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SVM1.概述SVM全称Support_Vector_Machine,即支持向量机，是机器学习中的一种监督学习分类算法，一般用于二分类问题。对于线性可分的二分类问题，SVM可以直接求解，对于非线性可分问题，其也可以通过核函数将低维映射到高维空间从而转变为线性可分。对于多分类问题，SVM经过适当的转换，也能加以解决。相对于传统的分类算法如logistic回归，k近邻法，决策树，感知机，高斯判别分析法(...
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2015-05-25 10:12:27
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