多標簽分類 到現在為止，我們看到的模型與數據都是將一條數據分類為一個類別。在某些情況下，我們可能需要分類器為每條數據輸出多個類別。例如，假設有一個人臉識別分類器，如果它在同一張圖片上認出了多張人臉的話，它應該輸出什么呢？顯然，它應該為每個它認出的人臉打上一個標志。 假設這個人臉識別分類器已經 ...

機器學習--分類問題 分類問題是監督學習的一個核心問題，它從數據中學習一個分類決策函數或分類模 型(分類器（classifier）)，對新的輸入進行輸出預測，輸出變量取有限個離散值。 決策樹 決策樹 ...

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 ...

機器學習基礎（二） 目錄 機器學習基礎（二） 3 分類算法 3.1 常用分類算法的優缺點？ 3.2 分類算法的評估方法 3.3 正確率能很好的評估分類算法嗎 3.4 什么樣的分類器是最好 ...

本文參考了北京大學王文敏教授的《人工智能原理》課程 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003?tid=1206730204 mooc課件中從三個角度來分類機器學習，此外我還補充了幾點 機器學習分類的視角有很多，從不同的角度可以了解 ...

三 -- Types of Learning 上節課我們主要介紹了解決線性分類問題的一個簡單的方法：PLA。PLA能夠在平面中選擇一條直線將樣本數據完全正確分類。而對於線性不可分的情況，可以使用Pocket Algorithm來處理。本節課將主要介紹一下機器學習有哪些種類，並進行歸納。 1. ...

1、多標簽分類 有些情況，會想讓你的分類器給一個樣例輸出多個類別。比如思考一個人臉識別器，並識別出這個是誰。這就需要對於同一張圖片，首先識別出有幾個人，並給識別出的人貼上標簽。這就是多個二值標簽的分類系統被叫做多標簽分類系統。 現在，我們打算使用MNIST數據做一個是否為大數字（大於6）、是否 ...

1、問題簡述 　　假設有一名植物學愛好者對她發現的鳶尾花的品種很感興趣。她收集了每朵鳶尾花的一些測量數據： 花瓣的長度和寬度以及花萼的長度和寬度，所有測量結果的單位都是厘米。 　　她還有一些鳶尾花的測量數據，這些花之前已經被植物學專家鑒定為屬於 ...