原文:機器學習-TensorFlow應用之classification和ROC curve

概述 前面幾節講的是linear regression的內容,這里咱們再講一個非常常用的一種模型那就是classification,classification顧名思義就是分類的意思,在實際的情況是非常常用的,例如咱們可以定義房價是否過高,如果房價高於 萬,則房價過高,設置成true 如果房價低於 萬,則房價不高,target就可以設置成false。這里的target就只有 種,分別只有True ...

2020-02-01 22:45 1 1077 推薦指數:

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機器學習-TensorFlow應用之 binned features, Cross features和optimizer

概述 這一節主要介紹一下TensorFlow應用的過程中的幾個小的知識點,第一個是關於features的處理的,例如Bucketized (Binned) Features 和 Feature scalling。第二個是簡單的介紹一下常用的幾個Optimizer之間的區別,例如SGD ...

Fri Jan 31 07:26:00 CST 2020 0 217
機器學習 - LSTM應用之情感分析

  1. 概述 在情感分析的應用領域,例如判斷某一句話是positive或者是negative的案例中,咱們可以通過傳統的standard neuro network來作為解決方案,但是傳統的神經網絡在應用的時候是不能獲取前后文字之間的關系的,不能獲取到整個句子的一個整體的意思,只能通過每一個 ...

Thu Mar 19 20:10:00 CST 2020 0 1027
機器學習 - LSTM應用之sequence generation

概述 LSTM在機器學習上面的應用是非常廣泛的,從股票分析,機器翻譯 到 語義分析等等各個方面都有它的用武之地,經過前面的對於LSTM結構的分析,這一節主要介紹一些LSTM的一個小應用,那就是sequence generation。其實sequence generation本事也是 ...

Wed Mar 11 06:47:00 CST 2020 0 722
機器學習入門12 - 分類 (Classification)

原文鏈接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定閾值 為了將邏輯回歸值映射到二元類別,必須指定分類閾值(也稱為判定閾值)。如果值高於該閾值,則表示“1”;如果值低於該閾值 ...

Wed Jan 30 08:13:00 CST 2019 0 592
機器學習基礎ROC曲線理解

機器學習基礎ROC曲線理解 一、總結 一句話總結: ROC曲線的全稱是Receiver Operating Characteristic Curve,中文名字叫“受試者工作特征曲線”,顧名思義,就是評估物品性能。 1、ROC曲線起源? a、ROC曲線起源於第二次世界大戰時期雷達兵 ...

Thu Jul 23 20:30:00 CST 2020 0 556
機器學習:評價分類結果(ROC 曲線)

一、基礎理解  1)定義 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定義:描述 TPR 和 FPR 之間的關系; 功能:應用於比較兩個模型的優劣; 模型不限於是否通過極度偏斜的數據訓練所得; 比較方式 ...

Thu Aug 02 07:03:00 CST 2018 0 938
機器學習--PR曲線, ROC曲線

機器學習領域,如果把Accuracy作為衡量模型性能好壞的唯一指標,可能會使我們對模型性能產生誤解,尤其是當我們模型輸出值是一個概率值時,更不適宜只采取Accuracy作為衡量模型性泛化能的指標.這篇博文會為大家介紹兩種比較二分決策模型性能的方法PR曲線, ROC曲線 預測概率 對於分類問題 ...

Sat Feb 29 23:56:00 CST 2020 0 5180
機器學習ROC圖解讀

1. 分類器評估指標 對於二分類問題,可將樣例根據其真實類別和分類器預測類別划分為:真正例(True Positive,TP):真實類別為正例,預測類別為正例。假正例(False Positive, ...

Fri Jun 14 23:15:00 CST 2019 0 1056
 
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