：Logistic、SVM、KNN、決策樹等。 Logistic算法原理 單標簽多分類問題 ...

1、Multi-Class：多分類/多元分類（二分類、三分類、多分類等） 二分類：判斷郵件屬於哪個類別，垃圾或者非垃圾 二分類：判斷新聞屬於哪個類別，機器寫的或者人寫的 三分類：判斷文本情感屬於{正面，中立，負面}中的哪一類 多分類：判斷新聞屬於哪個類別，如財經 ...

文章導讀： 1. Naive Bayes算法 2. Adaboost算法 3. Spark ML的使用 4. 自定義擴展Spark ML 1. Naive Bayes算法 朴素貝葉斯算法算是生成模型中一個最經典的分類算法之一了，常用的有Bernoulli和Multinomial ...

下面的4類數組是C#預測出來的，保存為文本后，弄到python中（C#作圖沒好工具。。。） ...

多分類及多標簽分類 單標簽二分類 單標簽二分類問題為最為常見的算法，主要指：label的取值只有兩種，即每個實例可能的類別只有兩種(A or B)；此時的分類算法其實是在構建一個分類的邊界將數據划分為兩個類別； 常見的二分類算法有：Logistic，SVM，KNN等 \[y=f(x ...

大綱： 1、介紹2、數據標注，數據輸入格式3、3種文本多標簽分類的方法4、損失函數、概率、預測結果 一、文本分類介紹 首先，我介紹下文本多分類和文本多標簽分類的的區別。 1、Multi-Class：多分類/多元分類（二分類、三分類、多分類等） 二分類：判斷郵件屬於哪個類別 ...

首先，說下多類分類和多標簽分類的區別 多標簽分類：一個樣本可以屬於多個類別（或標簽），不同類之間是有關聯的，比如一個文本被被划分成“人物”和“體育人物”兩個標簽。很顯然這兩個標簽不是互斥的，而是有關聯的； 多類分類：一個樣本屬於且只屬於多個分類中的一個，一個樣本只能屬於一個類，不同類之間是互斥 ...

二分類、多分類與多標簽的基本概念 二分類：表示分類任務中有兩個類別，比如我們想識別一幅圖片是不是貓。也就是說，訓練一個分類器，輸入一幅圖片，用特征向量x表示，輸出是不是貓，用y=0或1表示。二類分類是假設每個樣本都被設置了一個且僅有一個標簽 0 或者 1。 多類分類(Multiclass ...