當只有幾個正樣本，你如何分類無標簽數據 假設您有一個交易業務數據集。有些交易被標記為欺詐，其余交易被標記為真實交易，因此您需要設計一個模型來區分欺詐交易和真實交易。 假設您有足夠的數據和良好的特征，這似乎是一項簡單的分類任務。 但是，假設數據集中只有15％的數據被標記，並且標記的樣本僅屬於一類 ...

非監督分類的概念： 非監督分類，又稱“聚類分析或者點群分析”。在多光譜圖像中搜尋、定義其自然相似光譜集群的過程。它不必對圖像地物獲取先驗知識，僅依靠圖像上不同地物光譜信息進行特征提取，在統計特征的差別來達到分類的目的，最后對已分出的各個類別的實際屬性進行確認。 在ENVI中 ...

線性回歸及sgd/bgd的介紹： 監督學習——隨機梯度下降算法（sgd）和批梯度下降算法（bgd） 訓練數據形式： （第一列代表x1，第二列代表 x2，第三列代表 數據標簽 用 0/1表示） 訓練函數形式： y = sigmod ...

對模型進行評估時，可以選擇很多種指標，但不同的指標可能得到不同的結果，如何選擇合適的指標，需要取決於任務需求。 正確率與錯誤率 正確率：正確分類的樣本數/總樣本數，accuracy 錯誤率：錯誤分類的樣本數/總樣本數，error 正確率+錯誤率=1 這兩種指標最簡單，也最常 ...

常見的二分類評估指標都已耳熟不能詳，現在來了解一下多分類的評估。 你是否願聞其詳？ Reference webs: https://www.pythonf.cn/read/124960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59862986 https ...

一直對於各種分類器評估的指標有點暈，今天決定琢磨下，並且寫下來，方便以后回憶。 一、混淆矩陣 來源於信息論，根據上面的混淆矩陣，有3個指標需要搞清楚，我覺得記公式真的很容易搞混，建議大家都直接記文字加上自己理解就好了。 准確率=正確預測正負的個數/總個數（這個指標在python中 ...

錯誤率：錯分樣本的占比。如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤，則錯誤率為E=a/m;相應的，1-a/m稱為“精度”，即“精度=1-錯誤率” 誤差：樣本真實輸出與預測輸出之間的差異。 訓練(經驗)誤差：訓練集上；測試誤差：測試集；泛化誤差：除訓練集外所有樣本 過擬合：學習器把訓練樣本學習的“太好 ...

半監督學習 主動學習 用已標記樣本訓練出一個模型，用模型對未標記樣本進行預測，選出對改善性能有幫助（比如選出那些不太確定的未標記樣本）的樣本，向專家征求最終標記的意見，並將專家意見作為標記，將該樣本加入訓練集得出新模型，不斷重復這個工作。 關鍵：外界因素，即專家經驗 ...