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 ...
原文：06-Message Passing and Node Classification 圖機器學習之信息傳播與節點分類
信息傳播和節點分類 給定網絡中一些節點的label，如何確定其他節點的label 例如，一個網絡中一些節點是詐騙犯，一些節點是可信度高的人，那么如何判斷其他節點 半年監督節點分類 協作分類：collective classification 利用網絡中的關聯關系 接下來，今天會學 個技巧： relational classification ： 關系分類 iterative classifica ...
2020-02-06 23:13 0 878 推薦指數：
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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. ...
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一.利用回歸樹實現分類 分類也可以用回歸樹來做，簡單說來就是訓練與類別數相同的幾組回歸樹，每一組代表一個類別，然后對所有組的輸出進行softmax操作將其轉換為概率分布，然后再通過交叉熵或者KL一類的損失函數求每顆樹相應的負梯度，指導下一輪的訓練，以三分類為例，流程 ...
吳恩達機器學習筆記18-多類別分類：一對多(Multiclass Classification_ One-vs-all)
對於之前的一個，二元分類問題，我們的數據看起來可能是像這樣： 對於一個多類分類問題，我們的數據集或許看起來像這樣： 我用3 種不同的符號來代表3 個類別，問題就是給出3 個類型的數據集，我們如何得到一個學習算法來進行分類呢？我們現在已經知道如何進行二元分類，可以使用邏輯回歸 ...
【機器學習】反向傳播算法 BP
知識回顧 1：首先引入一些便於稍后討論的新標記方法： 假設神經網絡的訓練樣本有m個，每個包含一組輸入x和一組輸出信號y，L表示神經網絡的層數，S表示每層輸入的神經元的個數，SL代表最后一層中處理的單元個數。 之前，我們所講到的，我們可以把神經網絡的定義分為2類： 1）二元分類：SL ...