Python机器学习笔记(1)——贝叶斯分类器—MultinomialNB
一、内容大纲 1，贝叶斯定理 一、贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？ 举例来说，有个测试 ...
原文：机器学习笔记14-----SVM实践和分类器的性能的评价指标(了解python画图的技巧)
.主要内容 .SVM的应用 利用SVM处理分类问题 分类器的性能的评价指标： 应用案例： accuracy . precision . recall . .代码示例 鸢尾花SVM案例 效果图： 效果图： ...
2020-04-14 10:16 0 1817 推荐指数：
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分类器性能指标之ROC曲线、AUC值 一 roc曲线 1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例 ...
菜鸟之路——机器学习之SVM分类器学习理解以及Python实现
SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词： 超平面（hyper plane）SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开。使边际 ...
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//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够 ...
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一、ROC曲线： 1、混淆矩阵： 针对二元分类问题，将实例分为正类或者负类，会出现四种情况： （1）实例本身为正类，被预测为正类，即真正类（TP）； （2）实例本身为正类，被预测为负类，即假负类（FN）； （3）实例本身为负类，被预测为正类，即假正类（FP）； （4）实例本身为负类 ...
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混淆矩阵 True Positive(TP)：将正类预测为正类数 True Negative(TN)：将负类预测为负类数 False Positive(FP)：将负类预测为正类数 ...