机器学习入门12 - 分类 (Classification)
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别，必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“1”；如果值低于该阈值 ...
原文：06-Message Passing and Node Classification 图机器学习之信息传播与节点分类
信息传播和节点分类 给定网络中一些节点的label，如何确定其他节点的label 例如，一个网络中一些节点是诈骗犯，一些节点是可信度高的人，那么如何判断其他节点 半年监督节点分类 协作分类：collective classification 利用网络中的关联关系 接下来，今天会学 个技巧： relational classification ： 关系分类 iterative classifica ...
2020-02-06 23:13 0 878 推荐指数：
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机器学习分类
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 ...
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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. ...
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一.利用回归树实现分类 分类也可以用回归树来做，简单说来就是训练与类别数相同的几组回归树，每一组代表一个类别，然后对所有组的输出进行softmax操作将其转换为概率分布，然后再通过交叉熵或者KL一类的损失函数求每颗树相应的负梯度，指导下一轮的训练，以三分类为例，流程 ...
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对于之前的一个，二元分类问题，我们的数据看起来可能是像这样： 对于一个多类分类问题，我们的数据集或许看起来像这样： 我用3 种不同的符号来代表3 个类别，问题就是给出3 个类型的数据集，我们如何得到一个学习算法来进行分类呢？我们现在已经知道如何进行二元分类，可以使用逻辑回归 ...
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知识回顾 1：首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法： 假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络的层数，S表示每层输入的神经元的个数，SL代表最后一层中处理的单元个数。 之前，我们所讲到的，我们可以把神经网络的定义分为2类： 1）二元分类：SL ...