數據鏈接 垃圾短信分類 解析 設一個點(x,y)，對(x,y)進行分類(1,2)，我們可以設每個點分別屬於兩個類別的概率： 如果p1(x,y) > p2(x,y),那么類別為1 如果p1(x,y) < p2(x,y),那么類別為2 由貝葉斯概率我們有 \[p ...

一、概念 隨機森林（Random Forest）是一種由多個決策樹組成的分類器，是一種監督學習算法，大部分時候是用bagging方法訓練的。 bagging(bootstrap aggregating)，訓練多輪，每輪的樣本由原始樣本中隨機可放回取出n個樣本組成，最終的預測函數對分類問題采用 ...

在完成機器學習中的二分類問題的建模階段后，需要對模型的效果做評價，如今業內通常采用的評價指標有精確率(Precision)、准確率(Accuracy)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等多個方面，為了准確理解以避免混淆，本文將對這些指標做簡要介紹。 1 混淆矩陣 其實，上面 ...

一、朴素貝葉斯分類器的構建 二、數據集的獲取 三、加載數據與數據轉換 四、模型擬合、預測與精度 單次訓練 多次訓練，精確度沒有太多的改變，說明朴素貝葉斯分類器只要很少的樣本就能學習到大部分 ...

簡介 上一講我們實現了一個簡單二元分類器：LogisticRegression，但通常情況下，我們面對的更多是多分類器的問題，而二分類轉多分類的通常做法也很朴素，一般分為兩種：one-vs-rest以及one-vs-one。顧名思義，one-vs-rest將多類別中的其中一類作為正類，剩余 ...

本文是機器學習系列的第三篇，算上前置機器學習系列是第八篇。本文的概念相對簡單，主要側重於代碼實踐。 上一篇文章說到，我們可以用線性回歸做預測，但顯然現實生活中不止有預測的問題還有分類的問題。我們可以從預測值的類型上簡單區分：連續變量的預測為回歸，離散變量的預測為分類。 一、邏輯回歸：二分類 ...

作者：韓信子@ShowMeAI 教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/191 聲明：版權所有，轉載請聯系平台與作者並注明出處 引言 隨機森林 ...

一、隨機森林的定義 　　在集成學習中，我們知道bagging + 決策樹就構成了隨機森林。經典的機器學習模型是神經網絡，神經網絡預測精確，但是計算量很大。 隨機森林就是通過集成學習的思想將多棵樹集成的一種算法，它的基本單元是決策樹，而它的本質屬於機器學習的一大分支——集成學習（Ensemble ...