：Logistic、SVM、KNN、决策树等。 Logistic算法原理 单标签多分类问题 ...

1、Multi-Class：多分类/多元分类（二分类、三分类、多分类等） 二分类：判断邮件属于哪个类别，垃圾或者非垃圾 二分类：判断新闻属于哪个类别，机器写的或者人写的 三分类：判断文本情感属于{正面，中立，负面}中的哪一类 多分类：判断新闻属于哪个类别，如财经 ...

文章导读： 1. Naive Bayes算法 2. Adaboost算法 3. Spark ML的使用 4. 自定义扩展Spark ML 1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了，常用的有Bernoulli和Multinomial ...

下面的4类数组是C#预测出来的，保存为文本后，弄到python中（C#作图没好工具。。。） ...

多分类及多标签分类 单标签二分类 单标签二分类问题为最为常见的算法，主要指：label的取值只有两种，即每个实例可能的类别只有两种(A or B)；此时的分类算法其实是在构建一个分类的边界将数据划分为两个类别； 常见的二分类算法有：Logistic，SVM，KNN等 \[y=f(x ...

大纲： 1、介绍2、数据标注，数据输入格式3、3种文本多标签分类的方法4、损失函数、概率、预测结果 一、文本分类介绍 首先，我介绍下文本多分类和文本多标签分类的的区别。 1、Multi-Class：多分类/多元分类（二分类、三分类、多分类等） 二分类：判断邮件属于哪个类别 ...

首先，说下多类分类和多标签分类的区别 多标签分类：一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间是有关联的，比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签。很显然这两个标签不是互斥的，而是有关联的； 多类分类：一个样本属于且只属于多个分类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥 ...

二分类、多分类与多标签的基本概念 二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。 多类分类(Multiclass ...