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--分類問題
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 decision tree 是一個樹結構，每個非葉節點表示一個特征屬性，每個分支 邊代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，每個葉節點存放一個類別。 決策過程：從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並 ...
2019-11-14 21:31 0 375 推薦指數：
相關推薦
機器學習系列（二）——分類及回歸問題
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 ...
機器學習分類
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、機器學習的分類
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. ...
機器學習算法分類
是否在人類監督下進行訓練（監督，無監督和強化學習） 在機器學習中，無監督學習就是聚類，事先不知道樣本的類別，通過某種辦法，把相似的樣本放在一起歸位一類；而監督型學習就是有訓練樣本，帶有屬性標簽，也可以理解成樣本有輸入有輸出。 所有的回歸算法和分類算法都屬於監督學習。回歸和分類的算法區別在於輸出 ...
機器學習——分類和回歸
1.機器學習的主要任務：一是將實例數據划分到合適的分類中，即分類問題。 而是是回歸， 它主要用於預測數值型數據，典型的回歸例子：數據擬合曲線。 2.監督學習和無監督學習： 分類和回歸屬於監督學習，之所以稱之為監督學習，是因為這類算法必須直到預測什么，即目標變量的分類信息。 對於無 ...
機器學習——算法分類
機器學習算法可以分為兩大類：監督學習與非監督學習。數據集構成：‘監督學習：特征值+目標值；非監督學習：特征值’。 監督學習： 分類：K-近鄰算法、貝葉斯分類、決策樹與隨機森林、邏輯回歸、神經網絡 回歸：線性回歸、嶺回歸 標注：隱馬爾可夫模型 注：分類：目標值離散型數據；回歸 ...
機器學習算法分類
轉自@王萌，有少許修改。 機器學習起源於人工智能，可以賦予計算機以傳統編程所無法實現的能力，比如飛行器的自動駕駛、人臉識別、計算機視覺和數據挖掘等。 機器學習的算法很多。很多時候困惑人們的是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹，第一個方面 ...