二元分類 Sigmod函數 邏輯回歸中的損失函數 多元分類 當我們處理多分類任務時,通常需要使用Softmax Regression模型。Softmax Regression會對每一類 ...
多元分類 之前介紹過二元分類器,可以將數據分成兩個類別 例如 數字 和 非數字 。多元分類器 也稱為多項式分類器 可以區分兩個以上的類別。 有些算法 例如隨機森林或朴素貝葉斯 可以直接處理多個類別。其他如SVM 線性分類器則是嚴格的二元分類器。不過我們仍有很多不同的辦法可以讓二元分類器實現多元分類的功能。 例如,其中一種將手寫數字分類成 個類別 的方式是訓練 個二元分類器,每個二元分類器分類一個數 ...
2020-02-19 13:37 0 1870 推薦指數:
二元分類 Sigmod函數 邏輯回歸中的損失函數 多元分類 當我們處理多分類任務時,通常需要使用Softmax Regression模型。Softmax Regression會對每一類 ...
多標簽分類 到現在為止,我們看到的模型與數據都是將一條數據分類為一個類別。在某些情況下,我們可能需要分類器為每條數據輸出多個類別。例如,假設有一個人臉識別分類器,如果它在同一張圖片上認出了多張人臉的話,它應該輸出什么呢?顯然,它應該為每個它認出的人臉打上一個標志。 假設這個人臉識別分類器已經 ...
性能衡量 評估一個分類器的性能一般比評估一個回歸器(regressor)更為復雜,所以我們會在這里大篇幅介紹分類器的性能評估,並且它也有多種評估方法。 使用CV衡量准確度 一個比較好的評估模型的辦法是使用交叉驗證。sk-learn提供了一個交叉驗證精准度的方法 ...
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 ...
一、簡介 GBDT在傳統機器學習算法里面是對真實分布擬合的最好的幾種算法之一,在前幾年深度學習還沒有大行其道之前,gbdt在各種競賽是大放異彩。原因大概有幾個 一:效果確實挺不錯。 二:既可以用於分類也可以用於回歸。 三:可以篩選特征。 這三點實在是太吸引人了,導致在面試 ...
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python機器學習-乳腺癌細胞挖掘(博主親自錄制視頻) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
誤差分析 如果上一章中的分類器是一個真實的項目,則我們最好是要遵循機器學習項目步驟:探索數據、准備數據、嘗試多個模型、列出表現最好的幾個模型、使用GridSearchCV對超參數進行調優、盡可能實現自動化。現在,假設我們已經有了一個性能還不錯的模型,接下來我們要找一些辦法去優化、提升它。其中一 ...