如果你在开发一个音乐分类的应用,需要对k种类型的音乐进行识别,那么是选择使用 softmax 分类器呢,还是使用 logistic 回归算法建立 k 个独立的二元分类器呢? 这一选择取决于你的类别之间是否互斥,例如,如果你有四个类别的音乐,分别为:古典音乐.乡村音乐.摇滚乐和爵士乐,那么你可以假设每个训练样本只会被打上一个标签(即:一首歌只能属于这四种音乐类型的其中一种),此时你应该使用类别数 k = 4 的softmax回归.(如果在你的数据集中,有的歌曲不属于以上四类的其中任何一类,那么你可

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 基于二元分类和PCA的信用卡欺诈检测 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态API 更新至0.7 两个控制台应用程序 .csv 文件 欺诈检测 二元分类 Fa

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机器学习的工作流程分为以下几个步骤: 理解问题 准备数据 加载数据 提取特征 构建与训练 训练模型 评估模型 运行 使用模型 理解问题 本教程需要解决的问题是根据网站内评论的意见采取合适的行动. 可用的训练数据集中,网站评论可能是有毒(toxic)(1)或者无毒(not toxic)(0)两种类型.这种场景下,机器学习中的分类任务最为适合. 分类任务用于区分数据内的类别(category),类型(type)或种类(class).常见的例子有: 识别情感是正面或是负面 将邮件按照是否为垃圾邮件归类

对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析,我认为王树义老师这篇文章讲的非常好,通俗且易懂: http://blog.sciencenet.cn/blog-377709-1121098.html 但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法,只是在宏观上的一个概述.在阅读这篇文章后,我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头,所以本篇的主体以算法实现为主,略带分析,并不会涉及太多的理论知识.本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简

一.准备样本 接上一篇文章提到的问题:根据一个人的身高.体重来判断一个人的身材是否很好.但我手上没有样本数据,只能伪造一批数据了,伪造的数据比较标准,用来学习还是蛮合适的. 下面是我用来伪造数据的代码: string Filename = "./figure_full.csv"; StreamWriter sw = new StreamWriter(Filename, false); sw.WriteLine("Height,Weight,Result"); Ran

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章 决策树多元分类UCI Covertype

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不多说,直接上干货! NaiveBayes数值特征字段一定要大于0,所以加入下述命令将负数转换为0. 朴素贝叶斯分类算法在进行数据标准化时,参数withMean必须设置为false. 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第16章 朴素贝叶斯二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门算法. 参考内容如下:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于

聚类是数据挖掘很重要的组成部分.而大多数聚类算法都需要事先确定分类数目K.而本文是在实际 情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自动分类. 首先介绍下最大最小距离算法: 设样本集为X{x(1),x(2).......} 1.选取任意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1) 2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2) 3.计算每个样本到z(1),z(2)的距离D(i,1),D(i,2);并选出其中最小的距离T(i)=min(D(i,1),D(i,2)) 4.在

给你一堆样本数据(xi,yi),并标上标签[0,1],让你建立模型(分类感知器二元),对于新给的测试数据进行分类. 要将两种数据分开,这是一个分类问题,建立数学模型,(x,y,z),z指示[0,1],那么假设模型是线性的,如下图所示.有一道线ax+b=y 那么左右两边数据实际上并不等量,那么这时最小二乘并不好用,因为它没有考虑到可能性的大小等因素.那么用最小二乘建模的比较粗糙.(并没有用到标签数据……?用到了.)而感知器又比较粗暴简单的分为0.1两种情况.实际上属于0的可能性和属于1的可能性都是

一.概念 KNN主要用来解决分类问题,是监督分类算法,它通过判断最近K个点的类别来决定自身类别,所以K值对结果影响很大,虽然它实现比较简单,但在目标数据集比例分配不平衡时,会造成结果的不准确.而且KNN对资源开销较大. 二.计算 通过K近邻进行计算,需要: 1.加载打标好的数据集,然后设定一个K值: 2.计算预测对象与打标对象的欧式距离, 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式: 二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间两点a(x1

K近邻(KNN)的核心算法是kd树,转载如下几个链接: [量化课堂]一只兔子帮你理解 kNN [量化课堂]kd 树算法之思路篇 [量化课堂]kd 树算法之详细篇

在人的大脑里有数以万计的神经元,它们之间通过神经突触来连接.用以判断. BP神经网络 MATLAB实现:

K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法 1.K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN) K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实

K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是最简单的机器学习算法之一.由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合.该算法的功能有:从目标区域抽样计算欧式或马氏距离:在交叉验证后的RMSE基础上选择启发式最优的K邻域:计算多元k-最近邻居的距离倒数加权平均. 机器学习(一)--K-近邻(KNN)算法 - oYabea - 博客园http://www.cnblo

一.实验目的和内容 (一)实验目的 1.熟悉支持向量机SVM(Support Vector Machine)模型分类算法的使用. 2.用svm-train中提供的代码框架(填入SVM分类器代码)用train.data训练数据提供的矩阵来训练参数得到训练模型model,利用libsvm进行模型的训练,分类预测等. 3.利用model和svm-train的代码来分类测试数据集test.data,并报告其分类正确率. (二)实验内容 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间裡,在这个空间里建立有一个最大

决策树算法原理(ID3,C4.5) CART回归树 决策树的剪枝 在决策树算法原理(ID3,C4.5)中,提到C4.5的不足,比如模型是用较为复杂的熵来度量,使用了相对较为复杂的多叉树,只能处理分类不能处理回归.对这些问题,CART(Classification And Regression Tree)做了改进,可以处理分类,也可以处理回归. 1. CART分类树算法的最优特征选择方法 ID3中使用了信息增益选择特征,增益大优先选择.C4.5中,采用信息增益比选择特征,减少因特征值多导致信息增益