機器學習中如何選擇分類器
在機器學習中，分類器作用是在標記好類別的訓練數據基礎上判斷一個新的觀察樣本所屬的類別。分類器依據學習的方式可以分為非監督學習和監督學習。非監督學習顧名思義指的是給予分類器學習的樣本但沒有相對應類別標簽，主要是尋找未標記數據中的隱藏結構。，監督學習通過標記的訓練數據推斷出分類函數，分類函數可以用 ...
原文：機器學習中的常用分類器
. 機器學習中的常用分類器：回歸 分類 確定是哪一類 線性回歸：根據給出的數據擬合出一條直線或曲線，反應數據的分布 評判的准則或損失函數：統計所有預測值yi及對應實際值y之間的距離之和，使其最小化 理解，參考： 線性回歸：https: blog.csdn.net wade article details 三種回歸算法及其優缺點：https: blog.csdn.net weixin articl ...
2020-01-18 16:41 0 3245 推薦指數：
相關推薦
機器學習——朴素貝葉斯分類器
貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均已貝葉斯定理為基礎，因此統稱為貝葉斯分類。在貝葉斯分類器中，常用朴素貝葉斯，就類似於看見黑人，大多會認為來自非洲。 事件A在事件B（發生）的條件下的概率，與事件B在事件A（發生）的條件下的概率是不一樣的，但他們有確定的關系，貝葉斯定理就是對在這種關系 ...
機器學習：基於關聯規則的多標簽分類器
•什么是多標簽分類 之前我們提到的分類問題主要是單標簽分類問題，即每個實例只屬於一個類別，又叫二分類問題(即使是多標簽分類也是采用了二分類方法)；多標簽就是每個實例，可能同時屬於多個類別，較復雜些。 •什么是多標簽分類 之前我們提到的分類問題主要 ...
Python機器學習筆記(1)——貝葉斯分類器—MultinomialNB
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 ...
機器學習系列-最近鄰分類器
最近鄰分類器 消極學習方法 一般的分類器，比如決策樹和支撐向量機，只要有訓練數據可用，它們就開始學習從輸入屬性到類標號的映射模型，這類學習策略被稱為積極學習方法。與之相對的是消極學習算法，它的策略是推遲對訓練數據的建模，在需要分類測試樣例時再進行。消極學習的一個例子是Rote分類器，它記住整個 ...
Python機器學習(5)——朴素貝葉斯分類器
朴素貝葉斯分類器是一個以貝葉斯定理為基礎，廣泛應用於情感分類領域的優美分類器。本文我們嘗試使用該分類器來解決上一篇文章中影評態度分類。 1、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 ...
機器學習sklearn分類器算法
（1）算法是核心，數據和計算是基礎 （2）找准定位 大部分復雜模型的算法設計都是算法工程師在做，而我們分析很多的數據分析具體的業務應用常見的算法特征工程、調參數、優化 我們應該怎么做 學會分析問題，使用機器學習算法的目的，想要算法完成何種任務 掌握算法基本思想 ...
機器學習-分類器-級聯分類器訓練（Train CascadeClassifier ）
一、簡介： adaboost分類器由級聯分類器構成，"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中，被檢窗口依次通過每一級分類器，這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后，就可以應用於輸入圖像中 ...