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標(biāo)簽 > 分類器
分類是數(shù)據(jù)挖掘的一種非常重要的方法。分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會(huì)一個(gè)分類函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)分類模型（即我們通常所說的分類器（Classifier））。該函數(shù)或模型能夠把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)紀(jì)錄映射到給定類別中的某一個(gè)，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
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CatBoost是由Yandex發(fā)布的梯度提升庫。在Yandex提供的基準(zhǔn)測(cè)試中，CatBoost的表現(xiàn)超過了XGBoost和LightGBM。許多Ka...
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南——準(zhǔn)確率與召回率
受試者工作特征（ROC）曲線是另一個(gè)二分類器常用的工具。它非常類似與準(zhǔn)確率/召回率曲線，但不是畫出準(zhǔn)確率對(duì)召回率的曲線，ROC 曲線是真正例率（true...
2018-06-19 標(biāo)簽：閾值分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 2.1萬 0
如何畫roc曲線？為什么使用Roc和Auc評(píng)價(jià)分類器?
假設(shè)已經(jīng)得出一系列樣本被劃分為正類的概率，然后按照大小排序，下圖是一個(gè)示例，圖中共有20個(gè)測(cè)試樣本，“Class”一欄表示每個(gè)測(cè)試樣本真正的標(biāo)簽（p表示...
2018-08-22 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.7萬 0
AUC是否可以直接用作損失函數(shù)去優(yōu)化呢？
TP（true positive）：表示樣本的真實(shí)類別為正，最后預(yù)測(cè)得到的結(jié)果也為正；FP（false positive）：表示樣本的真實(shí)類別為負(fù)，最后...
2018-09-11 標(biāo)簽：函數(shù)分類器數(shù)據(jù)集 1.5萬 0
幾個(gè)常用算法的適應(yīng)場(chǎng)景及其優(yōu)缺點(diǎn)！
通常情況下，如果是小訓(xùn)練集，高偏差/低方差的分類器（例如，樸素貝葉斯NB）要比低偏差/高方差大分類的優(yōu)勢(shì)大（例如，KNN），因?yàn)楹笳邥?huì)發(fā)生過擬合（ove...
2019-04-24 標(biāo)簽：算法分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3萬 0
利用LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將車輛過去的位置包含到預(yù)測(cè)算法中
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法為這個(gè)問題創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)學(xué)模型：給定與車輛相關(guān)的特征作為輸入，車輛的變道意圖作為輸出，這些方法試圖推斷映射函數(shù)，以獲得最佳預(yù)測(cè)結(jié)果。該模...
2018-08-01 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛 1.2萬 0
從上述問題的角度出發(fā)，集成學(xué)習(xí)分為兩類流派：Bagging與Boosting。Bagging（Bootstrap Aggregating）對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擦用...
2018-09-23 標(biāo)簽：算法集成學(xué)習(xí)分類器 1.2萬 0
一對(duì)其余其實(shí)更加好理解，每次將一個(gè)類別作為正類，其余類別作為負(fù)類。此時(shí)共有（N個(gè)分類器）。
2019-12-03 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 8374 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹和應(yīng)用用歐姆蛋來詳細(xì)介紹
關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從交通燈識(shí)別到更實(shí)際的應(yīng)用，我經(jīng)常聽到這樣一個(gè)問題：“會(huì)否出現(xiàn)一種深度學(xué)習(xí)“魔法”，它僅用圖像作為單一輸入就能判斷出食物質(zhì)量的好壞？”簡(jiǎn)...
2018-07-01 標(biāo)簽：分類器CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8054 0
一些解決文本分類問題的機(jī)器學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐
文本分類是一種應(yīng)用廣泛的算法，它是各種用于大規(guī)模處理文本數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)的核心，常被用于幫助電子郵箱過濾垃圾郵件，幫助論壇機(jī)器人標(biāo)記不當(dāng)評(píng)論。
2018-07-31 標(biāo)簽：文本分類分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 7548 0
如何利用兩種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法——邏輯回歸和樸素貝葉斯分類器
特征工程是不一個(gè)簡(jiǎn)單的技能，它更像是復(fù)雜的藝術(shù)形式。 它包含了考慮數(shù)據(jù)集和域的過程，選擇對(duì)于模型最有用的特征，以及測(cè)試特征以優(yōu)化選擇。 Scikit-l...
2018-10-04 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6368 0
一種全新的基于旋轉(zhuǎn)的框架，能對(duì)自然場(chǎng)景中任意方向的文字進(jìn)行檢測(cè)辨認(rèn)
最近一些研究提出了針對(duì)隨機(jī)方向文本的檢測(cè)方法，總的來說，這些方法大致包括兩個(gè)步驟：分割網(wǎng)絡(luò)（全卷積網(wǎng)絡(luò)）以及用于傾斜候選框的幾何方法。然而，對(duì)圖像進(jìn)行分...
2018-07-08 標(biāo)簽：圖像分類器數(shù)據(jù)集 5698 0
機(jī)器學(xué)習(xí)問題和知識(shí)點(diǎn)
上式中，分子部分表示真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的平方差之和，類似于均方差 MSE；分母部分表示真實(shí)值與均值的平方差之和，類似于方差 Var。根據(jù) R-Squared...
2018-07-22 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)線性回歸 5474 0
基于鏡像構(gòu)建關(guān)于θ的函數(shù),過擬合和L2正則化
在線性分類問題中，我們一般認(rèn)為對(duì)抗性擾動(dòng)就是高維空間中的點(diǎn)積。對(duì)此，一種非常普遍的說法是：我們可以在高維問題中對(duì)輸入進(jìn)行大量無限小的改變，從而使輸出發(fā)生...
2018-07-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類器 5326 0
集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林，提供代碼實(shí)現(xiàn)
令人驚奇的是這種投票分類器得出的結(jié)果經(jīng)常會(huì)比集成中最好的一個(gè)分類器結(jié)果更好。事實(shí)上，即使每一個(gè)分類器都是一個(gè)弱學(xué)習(xí)器（意味著它們也就比瞎猜好點(diǎn)），集成后...
2018-07-17 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 5133 0
解決實(shí)際應(yīng)用中此類問題的主要思想就是限制模型的使用場(chǎng)景，這樣對(duì)目標(biāo)物體的預(yù)測(cè)假設(shè)就會(huì)匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)。一種直接的方法是進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)，你可以在用戶界面設(shè)計(jì)一個(gè)...
2018-07-11 標(biāo)簽：分類器圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 5062 0
劍橋大學(xué)的研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)AI“偷聽”算法
實(shí)驗(yàn)使用的設(shè)備Nexus 5和Nexus 9，尺寸分別為137.84mm×69.17mm×8.59mm和228.2mm×153.7mm×8mm。兩款設(shè)備...
這里，我們將討論兩個(gè)重要的度量指標(biāo)，即精度和召回率，它們被用于度量分類模型（即分類器）的性能。特別地，我們將討論如何用這兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)估決策樹模型。
2020-07-06 標(biāo)簽：分類器性能指標(biāo)深度學(xué)習(xí) 4957 0
用于語音情緒識(shí)別的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的說話人無關(guān)的表示
作者基于本模型和兩種訓(xùn)練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測(cè)試，所用的具體模型結(jié)構(gòu)如下所示，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在IEM...
2019-05-07 標(biāo)簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 4723 0
線性SVM分類器通過簡(jiǎn)單地計(jì)算決策函數(shù)
虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點(diǎn)：它們平行，且到?jīng)Q策邊界的距離相等，形成一個(gè)間隔。訓(xùn)練線性 SVM 分類器意味著找到w值和b值使得這一個(gè)...
2018-07-12 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4589 0
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