纠错输出编码法(Error-Correcting Output Codes,ECOC)不仅能够将多类分类问题转化为多个两类问题,而且利用纠错输出码本身具有纠错能力的特性,可以提高监督学习算法的预测精度. 将多类问题两类化的重要途径是对输出的类别进行编码,即每个类别对应一个长度为n的二进制位串(称为码字),共形成m个码字,这些码字的同一位描述了一个二值函数.学习结束后获得n个二分器,在分类阶段,每个二分器对输入样本产生的输出形成输出向量,然后由决策规则判定输入样本的类别. 纠错输出编码法:将机器学…

1. ensemble learning 集成学习 集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,如下图: 集成学习通过将多个学习学习器进行结合,常可以获得比单一学习器更优秀的泛化性能 从理论上来说,使用“弱学习器”集成足以获得好的性能,当实践中出于种种考虑,人们往往会使用比较强的学习器. 以下面为例,集成学习的结构通过投票法Voting(少数服从多数)产生: 由上面可以看出:个体学习器应该“好而不同”,即个体学习器要有一定的“准确性”,并且彼此间要有差异. 从理论上来说,假设个体学习器的误…

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM…

在<机器学习---逻辑回归(一)(Machine Learning Logistic Regression I)>一文中,我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质.现在来看一下多分类的情况. 现实中相对于二分类问题,我们更常遇到的是多分类问题.多分类问题如何求解呢?有两种方式.一种是方式是修改原有模型,另一种方式是将多分类问题拆分成一个个二分类问题解决. 先来看一下第一种方式:修改原有模型.即:把二分类逻辑回归模型变为多分类逻辑回归模型. (二分类逻辑回归称为binary…

多分类问题:有N个类别C1,C2,...,Cn,多分类学习的基本思路是"拆解法",即将多分类任务拆分为若干个而分类任务求解,最经典的拆分策略是:"一对一","一对多","多对多" (1)一对一 给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€{c1,c2,...,cN},一对一将这N个类别两两配对,从而产生N(N-1)/2个二分类任务,在测试阶段新样本将同时提交给所有的分类器,于是将得到N(n-…

文档首页 英文版文档 本作品采用知识共享署名-非商业性使用 3.0 未本地化版本许可协议进行许可. Node.js v0.10.18 手册 & 文档 索引 | 在单一页面中浏览 | JSON格式 目录 关于本文档 稳定度 JSON 输出 概述 全局对象 global process console 类: Buffer require() require.resolve() require.cache require.extensions __filename __dirname module e…

API参考 这是scikit学习的类和函数参考.有关详细信息,请参阅完整的用户指南,因为类和功能原始规格可能不足以给出其使用的完整指导. sklearn.base:基类和效用函数 所有估计器的基类. 基类 base.BaseEstimator scikit学习中所有估计的基础类 base.ClassifierMixin 所有分类器的混合类在scikit学习. base.ClusterMixin 所有群集估计器的混合类在scikit学习中. base.RegressorMixin 所有回归估计的混…

目录 Weka算法翻译(部分) 1. 属性选择算法(select attributes) 1.1 属性评估方法 1.2 搜索方法 2. 分类算法 2.1 贝叶斯算法 2.2 Functions 2.3 Lazy 2.4 Meta Weka算法翻译(部分) 只翻译了感兴趣的一些算法,都是一些简单的算法. 1. 属性选择算法(select attributes) 1.1 属性评估方法 CfsSubsetEval:通过考虑每个特征的单独预测能力以及它们之间的冗余成都来评估属性子集的价值 Classif…

三代纠错的重要性不言而喻,三代的核心优势就是长,唯一的缺点就是错误率高,但好就好在错误是随机分布的,可以通过算法解决,这也就是为什么现在有这么多针对三代开发的纠错工具. 纠错和组装是分不开的,纠错就是为了组装,单纯的为了纠错而纠错是没有意义的. 目前的算法大致可以分为三种:1.三代数据自纠:2.二代对三代纠:3.二代三代混合纠错. 目前已有的三代纠错程序: PacBioToCA 自纠(falcon也是用MHAP,SMRT的HGAP使用的是另一种速度慢的自纠算法,自纠的核心是多重序列比对) CCS…

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