二分類問題示例： 首先我們從一個問題開始說起，這里有一個二分類問題的例子，假如你有一張圖片作為輸入，比如這只貓，如果識別這張圖片為貓，則輸出標簽1作為結果；如果識別出不是貓，那么輸出標簽0作為結果（這也就是著名的cat和non cat問題）。現在我們可以用字母y來表示輸出 ...

二分類 分類問題是機器學習中非常重要的一個課題。現實生活中有很多實際的二分類場景，如對於借貸問題，我們會根據某個人的收入、存款、職業、年齡等因素進行分析，判斷是否進行借貸；對於一封郵件，根據郵件內容判斷該郵件是否屬於垃圾郵件。 圖1-1 分類示意圖 回歸作為分類的缺陷 由於回歸 ...

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 ...

介紹 泛化誤差上界可理解為模型學習能力的“出錯上限”，顯然，當樣本容量趨於無窮大時，泛化誤差上界趨於\(0\). 本文介紹較簡單的二分類問題中的泛化誤差上界.以下先給出結論： 定理 在二分類問題中，若假設空間為有限個函數的集合\(\mathcal{F}=\left\{f_{1}, f_ ...

什么是二分類問題？ 二分類問題就是最終的結果只有好或壞這樣的一個輸出。 比如，這是好的，那是壞的。這個就是二分類的問題。 我們以一個電影評論作為例子來進行。我們對某部電影評論的文字內容為好評和差評。 我們使用IMDB 數據集，它包含來自互聯網電影數據庫（IMDB）的 50 000 條嚴重 ...

1.問題引入 總括：邏輯回歸其實就是將分類問題數學化，也就是將類別的現象用具體的函數去刻畫。 現象：如下圖，就是一個二分類的具體現象，我們總可以找到一條曲線（判定邊界）將兩種現象或者特征分割開來. 　　 2.問題求解 問題1：如何用函數去刻畫上述分類問題中的判定邊界？ 　　我們可以將上 ...

最近做一個有關二分類問題，我打算使用K-means算法實現baseline。 首先，我的數據文件形式是“.arff”格式的，在處理這種數據格式的時候，我是花了一些精力的，話不多說，代碼如下： 我的數據文件中，前三個屬性是不應該作為特征屬性的，這就是出現了三個pop（）的原因 ...

文章轉載自 http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器（binary classifier）的優劣，對兩 ...