機器學習——非均衡分類問題
在機器學習的分類問題中，我們都假設所有類別的分類代價是一樣的。但是事實上，不同分類的代價是不一樣的，比如我們通過一個用於檢測患病的系統來檢測馬匹是否能繼續存活，如果我們把能存活的馬匹檢測成患病，那么這匹馬可能就會被執行安樂死；如果我們把不能存活的馬匹檢測成健康，那么就會繼續喂養這匹馬。一個代價是錯 ...
原文：機器學習實戰4：Adaboost提升：病馬實例+非均衡分類問題
Adaboost提升算法是機器學習中很好用的兩個算法之一，另一個是SVM支持向量機 機器學習面試中也會經常提問到Adaboost的一些原理 另外本文還介紹了一下非平衡分類問題的解決方案，這個問題在面試中也經常被提到，比如信用卡數據集中，失信的是少數， ： 的情況下怎么准確分類 一 引言 元算法 集成算法 ：多個弱分類器的組合 弱分類器的准確率很低 接近隨機了 這種組合可以是 不同算法 或 同一算 ...
2016-06-27 22:56 4 2794 推薦指數：
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