性能衡量 评估一个分类器的性能一般比评估一个回归器(regressor)更为复杂,所以我们会在这里大篇幅介绍分类器的性能评估,并且它也有多种评估方法。 使用CV衡量准确度 一个比较好的评估模型的办法是使用交叉验证。sk-learn提供了一个交叉验证精准度的方法 ...
一.K 近邻算法 k NearstNeighbor,kNN 使用某种距离计算方法进行分类。 思路:如果一个样本在特征空间中的k个最邻近样本中的大多数属于某一类别,则该样本也属于这个类别。该方法所选择的邻居都是已经正确分类的对象。 常用向量距离:欧式 马氏 信息熵。kNN中一般使用欧式距离计算: 统计学习方法中一般要在偏差 Bias 和方差 Variance 间取得一个平衡 Tradeoff 。k的 ...
2019-07-22 15:43 0 1361 推荐指数:
性能衡量 评估一个分类器的性能一般比评估一个回归器(regressor)更为复杂,所以我们会在这里大篇幅介绍分类器的性能评估,并且它也有多种评估方法。 使用CV衡量准确度 一个比较好的评估模型的办法是使用交叉验证。sk-learn提供了一个交叉验证精准度的方法 ...
注:本文是人工智能研究网的学习笔记 ROC是什么 二元分类器(binary classifier)的分类结果 ROC空间 最好的预测模型在左上角,代表100%的灵敏度和0%的虚警率,被称为完美分类器。 一个随机猜测模型。会给出从左下角到右上角的沿着对角线的点(对角线被称作 ...
实验名称:贝叶斯分类器 一、实验目的和要求 目的: 掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。 要求: 分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。 二、实验环境、内容和方法 环境:windows 7,matlab R2010a 内容:根据贝叶斯公式,给出在类 ...
目录 核心思想 理论基础 1. 自己动手算 2. 调用Sklearn库 高斯朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯 补码朴素贝叶斯 伯 ...
一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习,故分为以下2种学习。 1、 急切学习:在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 算法有:贝叶斯 ...
我花了将近一周的时间,才算搞懂了adaboost的原理。这根骨头终究还是被我啃下来了。 Adaboost是boosting系的解决方案,类似的是bagging系,bagging系是另外一个话题,还没 ...
贝叶斯分类器 Category: 机器学习听课笔记 Last Edited: Oct 10, 2018 9:43 PM Tags: 听课笔记,机器学习 注:本文非完全原创,很多公式和例子借鉴于各位前辈。 先导知识 贝叶斯决策论:贝叶斯决策论考虑如何基于已知的概率和误判损失来选择 ...
级联分类器 cascade detector detector AdaBoost 读"P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using ...