一对多(One-vs-Rest classifier) 将只能用于二分问题的分类(如Logistic回归.SVM)方法扩展到多类. 参考:http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html “一对多”方法 训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类,这样k个类别的样 本就构造出了k个binary分类器.分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类. 假如我有四类要划分(也就是4个Label),他们是A.B.C.D. 于是我在抽取训练集

综述 Cover和Hart在1968年提出了最初的近邻算法 是分类(classification)算法 输入基于实例的学习(instance-based learning),惰性学习(lazy learning) 例子(example) movie name fight times kiss times movie type California Man 3 104 Romance Beautiful Woman 1 81 Romance Kevin Longblase 101 10 Actio

导读: 分类问题是机器学习应用中的常见问题,而二分类问题是其中的典型,例如垃圾邮件的识别.本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集,从对数据集进行探索,数据预处理和特征工程,到学习模型的评估与选择,较为完整的展示了解决分类问题的大致流程.文中包含了一些常见问题的处理方式,例如缺失值的处理.非数值属性如何编码.如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等. 作者:llhthinker 欢迎转载,请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthin

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

摘要:使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受 声明:(本文的内容非原创,但经过本人翻译和总结而来,转载请注明出处) 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression   原始数据展示 这是一份美国入学申请的录取记录表,admit – 是否录取,1代表录取,0代表否定:gpa – gpa成绩,gre – 绩点 import pandas admissions = pandas.read_csv('adm

本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别.内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一.kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习算法中最简单的方法之一.所谓K近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.我们将样本分为训练样本和测试样本.对一个测试样本 t  进行分类,kNN的做法是先计算样本 t  到所有训练样本的欧氏距离,然后从中找出k

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

学习框架 01-人工智能概述 机器学习.人工智能与深度学习的关系 达特茅斯会议-人工智能的起点 机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来(人工神经网络) 从图上可以看出,人工智能最开始是用于实现人机对弈,到后面的开始处理垃圾邮件过滤[机器学习,机器去模仿人工神经网络],到最后的图片识别效果显著[深度神经网络,在图像识别中取得好的成绩],也就是人工智能发展的3个历程. 机器学习.深度学习的应用 传统预测: 店铺销量预测,移动用户流量消费预测,图像识别: 人脸识别.无人驾

本章主要讲关于分类的一些机器学习知识点.我会按照以下关键点来总结自己的学习心得:(本文源码在文末,请自行获取) 什么是MNIST数据集 二分类 二分类的性能评估与权衡 从二元分类到多类别分类 错误分析 多标签分类.多输出分类   什么是MNIST数据集 MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字图片数据集.官方链接为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 这组数据集X标签是28*28大小的像素强度数值,y标签是一个该图像对应的一个真实

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada

Atitit 切入一个领域的方法总结 attilax这里,机器学习为例子 1.1. 何为机器学习?1 1.2. 两类机器学习算法 :监督式学习(Supervised Learning)和非监督式学习(Unsupervised Learning)1 1.3. 经典书籍2 1.4. 原理与理论 .决策树,.随机森林算法,.逻辑回归,.SVM,.朴素贝叶斯,.K最近邻算法,.K均值算法,.Adaboost 算法,.神经网络,.马尔可夫2 1.5. 工具包,类库 weka2 1.6. 常用的机器算法流程

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据

Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾邮件分类 本章中用一个实际例子: 垃圾邮件Spam的分类 来描述机器学习系统设计方法.首先来看两封邮件,左边是一封垃圾邮件Spam,右边是一封非垃圾邮件Non-Spam:垃圾邮件有很多features.如果我们想要建立一个Spam分类器,就要进行有监督学习,将Spam的features提取出来,而希望这些features能够很好的区分Spam.事实上,对于spam分类器,通常选取spam中词频最高的

Logistic回归一.概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. RL 损失函数求解 4.1 基于对数似然损失函数 4.2 基于极大似然估计 二. 梯度下降法 1. 梯度 2. 梯度下降的直观解释 3. 梯度下降的详细算法 3.1 梯度下降法的代数方式描述 3.2

1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一. 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西,总之输出一个结果:如果是车 那是什么车. 最左边是数据输入层(input

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

系统学习机器学习之神经网络(三)--GA神经网络与小波神经网络WNN 2017年01月09日 09:45:26 Eason.wxd 阅读数 14135更多 分类专栏: 机器学习   1 遗传算法1.1 遗传算法简介:遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随 机化搜索方法.它是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出,其主要特点是直接对结构对 象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定:具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力: 采用概率化的寻优方法

终身机器学习(Lifelong Machine Learning)综述 2015年10月23日 17:34:57 qrlhl 阅读数 7805更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/49364173 大概有十几天了没有回来更新博客了吧,这期间遇到了大大小小各种事情,最悲伤的事应该是跟我关系最好的一个哥们的父