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 ...
之前建立了一個SVM based Ordinal regression模型,一種特殊的多分類模型,就想通過可視化的方式展示模型分類的效果,對各個分類區域用不同顏色表示。可是,也看了很多代碼,但基本都是展示二分類,當擴展成多分類時就會出現問題,所以我的論文最后就只好畫了boundary的圖了。今天在研究Random Forest時,找到了下面的demo的MATLAB代碼,該代碼很好的實現了各分類區域 ...
2016-03-06 19:57 0 4494 推薦指數:
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 ...
%% Machine Learning Online Class - Exercise 3 | Part 1: One-vs-all % Instructions % ---------- ...
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 ...
二分類轉載自https://blog.csdn.net/on2way/article/details/47838337 多分類轉載自https://blog.csdn.net/on2way/article/details/48006539 作為(曾)被認為兩大最好的監督分類算法 ...
其實,之前就接觸過隨機森林,但僅僅是用來做分類和回歸。最近,因為要實現一個idea,想到用隨機森林做ensemble learning才具體的來看其理論知識。隨機森林主要是用到決策樹的理論,也就是用決策樹來對特征進行選擇。而在特征選擇的過程中用到的是熵的概念,其主要實現算法有ID3 ...
多分類問題:有N個類別C1,C2,...,Cn,多分類學習的基本思路是“拆解法”,即將多分類任務拆分為若干個而分類任務求解,最經典的拆分策略是:“一對一”,“一對多”,“多對多” (1)一對一 給定數據集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€{c1,c2 ...
https://github.com/lxztju/densenet-pytorch ...
python機器學習-乳腺癌細胞挖掘(博主親自錄制視頻) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...