event.txt 解决分类问题： 数据处理：训练集测试集划分，交叉验证，验证曲线，学习曲线，网格搜索。。 分类模型：逻辑回归，朴素贝叶斯，树模型，svm 模型评估：混淆矩阵，分类报告；查找率，召回率，f1得分 ...
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2020-03-24 15:49:02
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理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类 ...
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2020-03-21 18:33:18
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[toc] 在处理机器学习的分类问题中，我们需要评估分类结果的好坏以选择或者优化模型，本文总结二分类任务中常用的评估指标。对于多分类任务的评估指标，可以参考 "这篇文章" 先从我们最熟知的混淆矩阵(confusion matrix)说起。 "source" 鉴于混淆矩阵看着比较抽象，可以参考下图 常 ...
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2020-03-21 12:52:24
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???????????????????????? 电影评论分类：二分类问题 二分类问题是生活应用当中最广泛使用的机器学习算法.但是正在这里,将使用深度学习框架 来进行对问题求解,看似大材小用,也别有一番风味. 数据集 这里使用keras自带的数据集,它包含了来自互联网电影数据库(IMDB)的5000 ...
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2020-03-20 00:27:03
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手写数字识别数据集minist 手写数字识别是一个典型的多分类问题，输入一个样本，输出识别结果。样本的类别数为10类，分别代表0~10这十个数字，其中，分类器的输入是一张包含单个数字的图片，输出为一个十维的向量，有且只有一维为1，其余为0。表示输入样本将会被唯一分类到一个类别当中，即被唯一地识别为某 ...
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2020-03-17 13:49:17
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随机森林 随机森林是集成算法的一种，是将多个决策树集成在一起通过对每棵树的结果进行表决进而组成一个强分类器的方法，可以处理分类问题及回归问题。 随机森林的构建过程： 从样本集中用采样选出N个样本； 从所有属性中随机选择M个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树； 重复执行以上两步，重复次数即为决 ...
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2020-03-15 22:04:47
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YOLOV1： 摘要指出了文章的主要创新之处：把分类问题转换为回归问题，使用一个卷积神经网络就可以直接预测物体的bounding box和类别概率。算法的优点有很多： 速度快，Titan X: 45fps。加速版则能达到150fps。 基于全局信息检测而不是生成region proposal的方法， ...
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2020-03-14 20:22:24
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数据挖掘入门系列教程（二）之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客：https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址：GitHub 在上一篇博客中，我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系。这篇博客我们会 ...
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2020-03-09 01:45:49
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此案例用于二分类问题（鼠标左键、右键点出两类点，会实时画处分界线），最终得到一条分界线（直线）：f(x)=weights*x+shift 源码不再贴出，只讲解最核心的doTrain()里的内容。参数含义翻译自ml.hpp文件。 与SVM不同，SVMSGD不需要设置核函数。 【参数】默认值见下述代码 ...
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2020-03-06 20:04:38
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机器学习是什么 给予计算机学习能力，应用场景主要有：垃圾邮件识别，下棋，房价预测等等。 监督学习 监督学习的数据集由正确答案组成， 有回归问题（推测出连续值，如房价），分类问题（推测出离散的输出，如鉴别肿瘤的种类） 无监督学习 数据集没有标签，应用领域如：谷歌同类新闻推送，多DNA的特定相同基因鉴别 ...
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2020-02-29 16:18:12
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