机器学习中如何选择分类器
在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。分类器依据学习的方式可以分为非监督学习和监督学习。非监督学习顾名思义指的是给予分类器学习的样本但没有相对应类别标签，主要是寻找未标记数据中的隐藏结构。，监督学习通过标记的训练数据推断出分类函数，分类函数可以用 ...
原文：机器学习：eclipse中调用weka的Classifier分类器代码Demo
weka中实现了很多机器学习算法，不管实验室研究或者公司研发，都会或多或少的要使用weka，我的理解是weka是在本地的SparkML，SparkML是分布式的大数据处理机器学习算法，数据量不是很大的时候，使用weka可以模拟出很好的效果，决定使用哪个模型，然后再继续后续的数据挖掘工作。 下面总结一个eclipse中调用weka的Classifier分类器代码的Demo，通过这个实例，可以进一步 ...
2016-04-08 11:07 1 1738 推荐指数：
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机器学习：weka中添加自己的分类和聚类算法
不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发，都有需要自己改进算法的时候，下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法。 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类；下面用比较简单的zeroR举例说明； 2 复写接口 ...
机器学习——朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。 事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的，但他们有确定的关系，贝叶斯定理就是对在这种关系 ...
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机器学习系列-最近邻分类器
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Python机器学习(5)——朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础，广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。 1、贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示 ...