原文:分類問題中的“維數災難”

在看機器學習的論文時,經常會看到有作者提到 curse of dimensionality ,中文譯為 維數災難 ,這到底是一個什么樣的 災難 本文將通過一個例子來介紹這令人討厭的 curse of dimensionality 以及它在分類問題中的重要性。 假設現在有一組照片,每一張照片里有一只貓或者一條狗。我們希望設計一個分類器可以自動地將照片中的動物辨別開來。為了實現這個目標,首先需要考慮 ...

2014-06-25 16:01 6 4294 推薦指數:

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curse of dimensionality災難

或者翻譯成維度的咒語,這個咒語出現在很多方面: sampling采樣 如果數據是低的,所需的采樣點相對就比較少;如果數據是高的,所需的采樣點就會指數級增加,而實現中面對高問題時往往無法獲得如此多的樣本點(即使獲得了也無法處理這么龐大數據量),樣本少不具有代表性自然不能獲得正確 ...

Tue Dec 04 23:58:00 CST 2012 0 6967
分類問題中的過采樣和欠采樣

分類問題中,有存在正反例數目差異較大的情況,這種情況叫做類別不平衡。 針對這種問題,解決方式主要有3種:假設正例數量大,反例數目極小。 1、減少正例的數量,使得數據平衡,再進一步分類,這種情況屬於“欠采樣”; 2、增加反例的數目平衡數據,再分類,這種稱為“過采樣”; 3、閾值移動:直接 ...

Fri Aug 03 23:38:00 CST 2018 0 4201
分類問題中查全率和查准率的理解

查全率查准率是從信息檢索來的,那么我們就得先看看原來的是怎么定義的: 查全率——它是指檢出的相關文獻量與檢索系統中相關文獻總量的比率 ...

Thu Apr 25 00:32:00 CST 2019 0 1240
【筆記】關於多分類問題中的混淆矩陣,精准率

關於多分類問題中的混淆矩陣,精准率 具體操作 (在notebook中) 使用手寫識別數據集,使用全部的樣本數據,不做限制,對數據進行分割,使用邏輯回歸算法,求解出准確度 結果如下 進行預測 計算精准率,需要將average設置為micro 結果如下 計算混淆矩陣 ...

Mon Jan 25 23:09:00 CST 2021 0 469
keras如何求分類問題中的准確率和召回率

https://www.zhihu.com/question/53294625 由於要用keras做一個多分類問題,評價標准采用precision,recall,和f1_score;但是keras中沒有給出precision和recall。同時,keras中的f1_score ...

Tue Aug 15 23:23:00 CST 2017 0 10882
深度學習分類問題中accuracy等評價指標的理解

在處理深度學習分類問題時,會用到一些評價指標,如accuracy(准確率)等。剛開始接觸時會感覺有點多有點繞,不太好理解。本文寫出我的理解,同時以語音喚醒(喚醒詞識別)來舉例,希望能加深理解這些指標。 1,TP / FP / TN / FN 下表表示為一個二分類的混淆矩陣(多分類 ...

Mon Jan 18 17:36:00 CST 2021 0 601
重新認識災難--反直覺的高維空間

curse of dimensionality災難 或者翻譯成維度的咒語,這個咒語出現在很多方面: sampling采樣 如果數據是低的,所需的采樣點相對就比較少;如果數據是高的,所需的采樣點就會指數級增加,而實現中面對高問題時往往無法獲得如此多的樣本點(即使獲得了也無 ...

Tue Oct 15 04:10:00 CST 2019 0 370
 
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