标签：3.3 code 忽略 反馈 分类算法 like 处理 推荐 包含
机器学习的几大类：
1.推荐
2.分类
3.聚类
4.回归
5.用户画像
6.深度学习
7.人工神经网络
8.关联分析
分类算法：
1.朴素贝叶斯
2.决策树
3.随机森林
4.支持向量机（SVM）
5.隐马尔可夫模型
6.遗传算法
分类属于有监督的学习过程，可以根据经验或者数学推导等辅助的方法给机器一些指导，帮助机器去噪，收敛，剪枝。让计算更加快捷和准确。
分类问题：
1.二值分类：1或0----->是或否
2.多值分类
分类必须有两样东西：
1.标签（label）
2.训练数据
有label的算法------>监督学习 ------>分类，回归
监督的是什么？ label
数据（大量）---->模型----->预测
无label的算法------>无监督学习------>聚类
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分类
定义：给定一个对象X，将其划分到预定义好的某一个类别Yi中
– 输入：X
– 输出：Y（取值于有限集合{y1,y2,……,yn}）
二值分类例子：
假设：给一篇文章，判断是军事还是财经
输入的就是文章，输出的就是0或1（军事，财经）
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类别数量：
1.二值分类
• Y的取值只有两种，如：email是否垃圾邮件
2.多值分类
• Y的取值大于两个，如：网页分类{政治，经济，体育，……}
类别关系：
1.水平关系
• 类别之间无包含关系
2.层级关系
• 类别形成等级体系
分类问题一般不考虑层级关系，聚类问题一般考虑层级关系
评估质量：
准确率，召回率，auc.....
什么决定了评估质量？
两个因素：
1.好的学习教材--------->数据---------->预处理（分词，TFIDF，离散化，连续值）
2.好的学习方法--------->算法
分类任务的解决流程：
假设：新闻分类
1.特征表示：x={昨日，是，国内，投资，市场……} x表示文章（学习的教材），然后分词
2.特征选择：X={国内，投资，市场……} 把好的特征留下来
3.模型选择：朴素贝叶斯分类器 （学习方法）
4.训练数据准备
5.模型训练
6.预测（分类）
7.评测
分类算法的大致分类：
1.概率分类器
– NB
– 计算待分类对象属于每个类别的概率，选择概率最大的类别作为最终输出
2.空间分割
– SVM
3.其他
– KNN
KNN很特别，其他的算法都是训练+预测，KNN是直接预测，但是计算量非常大
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朴素贝叶斯：
- 概率模型
- 基于贝叶斯原理
假设x是一片文章，yi就是什么类别（军事，财经...）的概率
• P(X)：待分类对象自身的概率，可忽略
假设有1w篇文章，那文章自身的概率就是1/1w，每篇都是一样，所以可以忽略
• P(yi)：每个类别的先验概率，如P(军事)
在训练之前就可以得到的一个值
假设有100片文章
30---军事 50---财经 20---生活
yi（军事 | 财经 | 生活）
p（军事）=30/100
p（财经）=50/100
p（生活）=20/100
• P(X|yi)：每个类别产生该对象的概率
假设一篇文章x分成了n个单词x1，x2....xn
那么yi（一个类别）产生一片文章的概率，可以近似的看成yi产生一个词语的概率（x1，x2，x3...）
这篇文章包含所有的词语的话，对所有的词语做一个乘积（x1|yi）*（x2|yi）....（x3|yi）
所以
=
公式中每一项是怎么计算的？
策略：最大似然估计（maximum likehood estimation，MLE）
– P(Yi)
• Count(yi)：类别为yi的对象在训练数据中出现的次数
例如：
• 总共训练数据1000篇，其中军事类300篇，科技类240篇，生活类140篇，……
• P(军事)=0.3， P(科技)=0.24， P(生活)=0.14，……
– P(xj|yi)
• Count(xj, yi)：特征xj和类别yi在训练数据中同时出现的次数
– 例如：
• 总共训练数据1000篇，其中军事类300篇，科技类240篇，生活类140篇，……
• 军事类新闻中，谷歌出现15篇，投资出现9篇，上涨出现36篇
Count(yi)：军事文章的和为300
Count(xj, yi)：既是军事又出现了谷歌这个词的文章15/300=0.05
• P(谷歌|军事)=0.05， P(投资|军事)=0.03， P(上涨|军事)=0.12，……
上面的每个值都能计算了，就可以计算出每一篇文章那个类别的概率最大，就可以预测出来了（预测值为概率最大的）
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例如：
– 给定X，计算所有的p(yi|X)，选择概率值最大的yi作为输出
• X={国内，投资，市场，……}
• P(军事|X)=P(国内|军事)* P(投资|军事)* P(市场|军事)……P(军事)
• 同样计算P(科技|X) P(生活|X)....
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评测指标怎么看？
混淆表：
验证的时候是不能用测试集的，因为就是在测试集上做的
• 准确度Accuracy：(C11+C22)/(C11+C12+C21+C22)
• 精确率Precision（y1）：C11/(C11+C21)
• 召回率Recall（y1）：C11/(C11+C12)
例子：
假设有100篇文章，但是在测试之前我们就知道有60篇是军事，40篇是科技
但是计算器反馈是50+5篇军事的，10+35篇科技的
• 准确度Accuracy：(50+35)/(35+5+10+50)=85%
• 精确率Precision（y1）：50/(50+5)=90.9%
• 召回率Recall（y1）：50/(50+10)=83.3%
一般精确率在70%以上就可以在线上使用了，但是不能只是精确率高召回率低或者精确率低召回率高
通常我们还得看一个指标：auc
auc：负样本排在正样本前面的概率（不太好演示....可以度娘）
auc计算： cat xxx | sort -k2g | awk ‘($1==0){++x;a+=y;}($2==1){++y;}END{print 1.0-a/(x*y)}‘
朴素贝叶斯：
优点：简单有效，结果是概率，对二值和多值同样适用（前提是分词一定要好，IFIDF权重一定要把握好）
缺点：独立性假设有时不合理
标签：3.3 code 忽略 反馈 分类算法 like 处理 推荐 包含
原文地址：https://www.cnblogs.com/fishperson/p/10506809.html
