数据链接 垃圾短信分类 解析 设一个点(x,y)，对(x,y)进行分类(1,2)，我们可以设每个点分别属于两个类别的概率： 如果p1(x,y) > p2(x,y),那么类别为1 如果p1(x,y) < p2(x,y),那么类别为2 由贝叶斯概率我们有 \[p ...

一、概念 随机森林（Random Forest）是一种由多个决策树组成的分类器，是一种监督学习算法，大部分时候是用bagging方法训练的。 bagging(bootstrap aggregating)，训练多轮，每轮的样本由原始样本中随机可放回取出n个样本组成，最终的预测函数对分类问题采用 ...

在完成机器学习中的二分类问题的建模阶段后，需要对模型的效果做评价，如今业内通常采用的评价指标有精确率(Precision)、准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等多个方面，为了准确理解以避免混淆，本文将对这些指标做简要介绍。 1 混淆矩阵 其实，上面 ...

一、朴素贝叶斯分类器的构建 二、数据集的获取 三、加载数据与数据转换 四、模型拟合、预测与精度 单次训练 多次训练，精确度没有太多的改变，说明朴素贝叶斯分类器只要很少的样本就能学习到大部分 ...

简介 上一讲我们实现了一个简单二元分类器：LogisticRegression，但通常情况下，我们面对的更多是多分类器的问题，而二分类转多分类的通常做法也很朴素，一般分为两种：one-vs-rest以及one-vs-one。顾名思义，one-vs-rest将多类别中的其中一类作为正类，剩余 ...

本文是机器学习系列的第三篇，算上前置机器学习系列是第八篇。本文的概念相对简单，主要侧重于代码实践。 上一篇文章说到，我们可以用线性回归做预测，但显然现实生活中不止有预测的问题还有分类的问题。我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。 一、逻辑回归：二分类 ...

作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/191 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 引言 随机森林 ...

一、随机森林的定义 　　在集成学习中，我们知道bagging + 决策树就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络，神经网络预测精确，但是计算量很大。 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble ...