Python實現鳶尾花數據集分類問題——使用LogisticRegression分類器
. 邏輯回歸 邏輯回歸（Logistic Regression）是用於處理因變量為分類變量的回歸問題，常見的是二分類或二項分布問題，也可以處理多分類問題，它實際上是屬於一種分類方法。 概率p與因變量往往是非線性的，為了解決該類問題，我們引入了logit變換，使得logit(p ...
原文：分類問題（一）MINST數據集與二元分類器
分類問題 在機器學習中，主要有兩大類問題，分別是分類和回歸。下面我們先主講分類問題。 MINST 這里我們會用MINST數據集，也就是眾所周知的手寫數字集，機器學習中的 Hello World。sk learn 提供了用於直接下載此數據集的方法： 像這種sk learn 下載的數據集，一般都有相似的字典結構，包括： DESCR：描述數據集 data：包含一個數組，每行是一條數據，每列是一個特征 t ...
2020-02-16 13:56 0 983 推薦指數：
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P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 樣本中的屬性相互獨立； 原問題的等價問題為： 數據處理為防止P(y)*P(X|y)的值下溢，對原問題取對數，即： 注意：若某屬性值在訓練集中沒有與某個類同時出現過，則直接P(y)或P(X|y)可能為 ...
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分類前： 分類后： ...
貝葉斯決策分類器 MNIST手寫數據集 分類 python實現
轉載： (1) https://zhuanlan.zhihu.com/p/51200626 （2） 菊安醬的機器學習第三期 （3） 代碼來自：https://github.co ...
分類問題（分類器方法）
一.K-近鄰算法（k-NearstNeighbor,kNN） 使用某種距離計算方法進行分類。 思路：如果一個樣本在特征空間中的k個最鄰近樣本中的大多數屬於某一類別，則該樣本也屬於這個類別。該方法所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。 常用向量距離：歐式 馬氏 信息熵。kNN中一般 ...