了幾種分類器的效果，並直觀的顯示之 效果圖： 說明： 1.原 ...

已遷移到我新博客，閱讀體驗更佳基於sklearn的分類器實戰 完整代碼實現見github：click me 一、實驗說明 1.1 任務描述 1.2 數據說明 一共有十個數據集，數據集中的數據屬性有全部是離散型的，有全部是連續型的，也有離散與連續混合型的。通過對各個數據集的瀏覽 ...

該項目的目的是建立一個有關於人臉的二分類器。 steps : 1. Load the data2. Define a Convolutional Neural Network3. Train the Model4. Evaluate the Performance of our ...

這幾天在看 sklearn 的文檔，發現他的分類器有很多，這里做一些簡略的記錄。 大致可以將這些分類器分成兩類： 1）單一分類器，2）集成分類器 一、單一分類器 下面這個例子對一些單一分類器效果做了比較 下圖是效果圖： 二、集成分類器 集成分類器有四種 ...

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 ...

二分類 分類問題是機器學習中非常重要的一個課題。現實生活中有很多實際的二分類場景，如對於借貸問題，我們會根據某個人的收入、存款、職業、年齡等因素進行分析，判斷是否進行借貸；對於一封郵件，根據郵件內容判斷該郵件是否屬於垃圾郵件。 圖1-1 分類示意圖 回歸作為分類的缺陷 由於回歸 ...

原創博文，轉載請注明出處！ 1.ROC曲線介紹 ROC曲線適用場景 二分類任務中，positive和negtive同樣重要時，適合用ROC曲線評價 ROC曲線的意義 TPR的增長是以FPR的增長為代價 2.ROC曲線繪制 縱坐標 ...

二分類問題的交叉熵   在二分類問題中，損失函數（loss function）為交叉熵（cross entropy）損失函數。對於樣本點(x,y)來說，y是真實的標簽，在二分類問題中，其取值只可能為集合{0, 1}. 我們假設某個樣本點的真實標簽為yt, 該樣本點取yt=1的概率為yp ...