多标签分类 到现在为止，我们看到的模型与数据都是将一条数据分类为一个类别。在某些情况下，我们可能需要分类器为每条数据输出多个类别。例如，假设有一个人脸识别分类器，如果它在同一张图片上认出了多张人脸的话，它应该输出什么呢？显然，它应该为每个它认出的人脸打上一个标志。 假设这个人脸识别分类器已经 ...

机器学习--分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题，它从数据中学习一个分类决策函数或分类模 型(分类器（classifier）)，对新的输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。 决策树 决策树 ...

在机器学习的分类问题中，我们都假设所有类别的分类代价是一样的。但是事实上，不同分类的代价是不一样的，比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活，如果我们把能存活的马匹检测成患病，那么这匹马可能就会被执行安乐死；如果我们把不能存活的马匹检测成健康，那么就会继续喂养这匹马。一个代价是错 ...

机器学习基础（二） 目录 机器学习基础（二） 3 分类算法 3.1 常用分类算法的优缺点？ 3.2 分类算法的评估方法 3.3 正确率能很好的评估分类算法吗 3.4 什么样的分类器是最好 ...

本文参考了北京大学王文敏教授的《人工智能原理》课程 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003?tid=1206730204 mooc课件中从三个角度来分类机器学习，此外我还补充了几点 机器学习分类的视角有很多，从不同的角度可以了解 ...

三 -- Types of Learning 上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法：PLA。PLA能够在平面中选择一条直线将样本数据完全正确分类。而对于线性不可分的情况，可以使用Pocket Algorithm来处理。本节课将主要介绍一下机器学习有哪些种类，并进行归纳。 1. ...

1、多标签分类 有些情况，会想让你的分类器给一个样例输出多个类别。比如思考一个人脸识别器，并识别出这个是谁。这就需要对于同一张图片，首先识别出有几个人，并给识别出的人贴上标签。这就是多个二值标签的分类系统被叫做多标签分类系统。 现在，我们打算使用MNIST数据做一个是否为大数字（大于6）、是否 ...

1、问题简述 　　假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据： 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘米。 　　她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 ...