二分类问题示例： 首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果（这也就是著名的cat和non cat问题）。现在我们可以用字母y来表示输出 ...

二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...

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 ...

介绍 泛化误差上界可理解为模型学习能力的“出错上限”，显然，当样本容量趋于无穷大时，泛化误差上界趋于\(0\). 本文介绍较简单的二分类问题中的泛化误差上界.以下先给出结论： 定理 在二分类问题中，若假设空间为有限个函数的集合\(\mathcal{F}=\left\{f_{1}, f_ ...

什么是二分类问题？ 二分类问题就是最终的结果只有好或坏这样的一个输出。 比如，这是好的，那是坏的。这个就是二分类的问题。 我们以一个电影评论作为例子来进行。我们对某部电影评论的文字内容为好评和差评。 我们使用IMDB 数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重 ...

1.问题引入 总括：逻辑回归其实就是将分类问题数学化，也就是将类别的现象用具体的函数去刻画。 现象：如下图，就是一个二分类的具体现象，我们总可以找到一条曲线（判定边界）将两种现象或者特征分割开来. 　　 2.问题求解 问题1：如何用函数去刻画上述分类问题中的判定边界？ 　　我们可以将上 ...

最近做一个有关二分类问题，我打算使用K-means算法实现baseline。 首先，我的数据文件形式是“.arff”格式的，在处理这种数据格式的时候，我是花了一些精力的，话不多说，代码如下： 我的数据文件中，前三个属性是不应该作为特征属性的，这就是出现了三个pop（）的原因 ...

文章转载自 http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两 ...