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 ...

引言 很多分類器在數學解釋時都是以二分類為例，其數學推導不適用於多分類，模型本身也只能用於二分類，如SVM，Adaboost ， 但是現實中很多問題是多分類的，那這些模型還能用嗎 二分類 to 多分類 更改數學原理 改變這些模型的原理，重新推導數學公式，然后代碼實現。 這種 ...

從二分類到多分類，實際采用的是拆解法思想：將多分類問題拆分成許多二分類問題，為每一個二分類問題訓練一個分類器。測試時，對這些分類器的結果進行集成，得到最終預測結果。 根據拆分策略不同，分為以下三類： 一對一（One vs. One, OvO） 訓練：將N個類別兩兩配對，產生N(N ...

liner classifiers 邏輯回歸用在2分類問題上居多。它是一個非線性的回歸模型，其最大的好處恰恰是可以解決二元類問題，目前在金融行業，基本都是使用Logistic回歸來預判一個用戶是否為好客戶，因為它還彌補了其他黑盒模型（SVM、神經網絡、隨機森林等）不具解釋性的缺點。知 ...

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一、模型的構建 銀行在放貸之前都會對客戶做一個評估，來判定其是否有大概率會違約。這里我們用1表示其不會違約，用0表示會違約，假設影響因素有m個。 邏輯回歸的目的是得到一個p（概率），如果給定一個臨界值就可判斷其屬於哪一類，一般默認臨界值為0.5，若p>0.5,則判定為第一類，既不會違約 ...

只是簡單demo， 可以看出tensorflow非常簡潔，適合快速實驗 import tensorflow as tf import numpy as np import melt_da ...