監督學習多用來解決分類問題,輸入的數據由特征和標簽兩部分構成。我們由淺入深地介紹一些經典的有監督的機器學習算法。 這里介紹一些比較簡單容易理解的處理線性分類問題的算法。 線性可分 amp 線性不可分 首先,什么是線性分類問題 線性分類問題是指,根據標簽確定的數據在其空間中的分布,可以使用一條直線 或者平面,超平面 進行分割。如下圖就是一個線性分類問題。這樣的問題也叫做線性可分的。 當然,也存在着許 ...
2016-08-28 02:29 0 10492 推薦指數:
監督學習經典模型 機器學習中的監督學習模型的任務重點在於,根據已有的經驗知識對未知樣本的目標/標記進行預測。根據目標預測變量的類型不同,我們把監督學習任務大體分為分類學習與回歸預測兩類。監督學習任務的基本流程:首先准備訓練數據,可以是文本、圖像、音頻等;然后抽取所需要的特征,形成特征向量 ...
2017 3.1在一點鍾從宿舍爬起來去實驗室,看了一篇論文,產生如下思考。紀念下第一次通宵學習,哈哈。 悖論1:任何的快速線性分類器可以被應用生成一個整體的非線性分類器。 如下圖:正方形是一個非線性分類器,那么他不就是由四個線性分類器組成的嗎 悖論2:若干個線性特征可以組成一個整體 ...
一、內容大綱 1,貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集,隨機變量C表示樣本為C類的概率,F1表示測試樣本某特征出現的概率,套用基本貝葉斯公式,則如下所示: 上式表示對於某個樣本,特征F1出現時,該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢? 舉例來說,有個測試 ...
聲明,這個系列基本是我自己的一些學習過程,方便我自己后期復習的! 1.線性分類器 線性分類器主要由兩個部分組成: 一個是評分函數(score function),它是一個從原始圖像到類別分值的映射函數。 另一個是損失函數(loss function)也叫代價函數(cost ...
上一篇博客復習了貝葉斯決策論,以及生成式模型的參數方法。本篇就給出一個具體的例子:朴素貝葉斯分類器應用於文本分類。后面簡單談了一下文本分類的方法。 (五)朴素貝葉斯分類器(Naïve Bayes) 既然說到了朴素貝葉斯,那就從信息檢索的一些概念開始說起好了 ...
使用python3 學習了線性回歸的api 分別使用邏輯斯蒂回歸 和 隨機參數估計回歸 對良惡性腫瘤進行預測 我把數據集下載到了本地,可以來我的git下載源代碼和數據集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
一 綜述 由於邏輯回歸和朴素貝葉斯分類器都采用了極大似然法進行參數估計,所以它們會被經常用來對比。(另一對經常做對比的是邏輯回歸和SVM,因為它們都是通過建立一個超平面來實現分類的)本文主要介紹這兩種分類器的相同點和不同點。 二.兩者的不同點 1.兩者比較明顯的不同之處在於,邏輯回歸 ...