一、內容大綱 1,貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集,隨機變量C表示樣本為C類的概率,F1表示測試樣本某特征出現的概率,套用基本貝葉斯公式,則如下所示: 上式表示對於某個樣本,特征F1出現時,該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢? 舉例來說,有個測試 ...
.主要內容 .SVM的應用 利用SVM處理分類問題 分類器的性能的評價指標: 應用案例: accuracy . precision . recall . .代碼示例 鳶尾花SVM案例 效果圖: 效果圖: ...
2020-04-14 10:16 0 1817 推薦指數:
一、內容大綱 1,貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集,隨機變量C表示樣本為C類的概率,F1表示測試樣本某特征出現的概率,套用基本貝葉斯公式,則如下所示: 上式表示對於某個樣本,特征F1出現時,該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢? 舉例來說,有個測試 ...
分類器性能指標之ROC曲線、AUC值 一 roc曲線 1、roc曲線:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲線上每個點反映着對同一信號刺激的感受性。 橫軸:負正類率(false postive rate FPR)特異度,划分實例中所有負例 ...
SVM分類器里面的東西好多呀,碾壓前兩個。怪不得稱之為深度學習出現之前表現最好的算法。 今天學到的也應該只是冰山一角,懂了SVM的一些原理。還得繼續深入學習理解呢。 一些關鍵詞: 超平面(hyper plane)SVM的目標就是找到一個超平面把兩類數據分開。使邊際 ...
//2019.08.14#機器學習算法評價分類結果1、機器學習算法的評價指標一般有很多種,對於回歸問題一般有MAE,MSE,AMSE等指標,而對於分類算法的評價指標則更多:准確度score,混淆矩陣、精准率、召回率以及ROC曲線、PR曲線等。2、對於分類算法只用准確率的評價指標是不夠 ...
git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 數據集被我下載到本地,可以去我的git上拿數據集 XGBoost提升分類器 屬於集成學習模型 把成百上千個分類准確率較低的樹模型組合起來 不斷迭代,每次迭代生成一顆新的樹 下面 對泰坦尼克遇難 ...
朴素貝葉斯分類器是一個以貝葉斯定理為基礎,廣泛應用於情感分類領域的優美分類器。本文我們嘗試使用該分類器來解決上一篇文章中影評態度分類。 1、貝葉斯定理 假設對於某個數據集,隨機變量C表示樣本為C類的概率,F1表示測試樣本某特征出現的概率,套用基本貝葉斯公式,則如下所示: 上式表示 ...
一、ROC曲線: 1、混淆矩陣: 針對二元分類問題,將實例分為正類或者負類,會出現四種情況: (1)實例本身為正類,被預測為正類,即真正類(TP); (2)實例本身為正類,被預測為負類,即假負類(FN); (3)實例本身為負類,被預測為正類,即假正類(FP); (4)實例本身為負類 ...
混淆矩陣 True Positive(TP):將正類預測為正類數 True Negative(TN):將負類預測為負類數 False Positive(FP):將負類預測為正類數 ...