支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划(conve ...
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2018-06-17 23:26:11
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分类模型的评价指标Fscore小书匠 深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件.经过自己的努力,自己设计了模型,得到了... ...
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2018-06-06 18:22:49
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一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率，而 ...
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2018-05-23 17:02:32
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概率论是许多机器学习算法的基础，因而本篇将会用到一些概率论知识，我们先统计在数据集中取某个特定值的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了取该值的概率。 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式比较敏感 适用于标称型数据 如果P1（X,Y）>P2（X,Y），那 ...
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2018-05-02 17:30:30
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大数据开发常见的9种数据分析手段数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以
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2018-04-11 21:50:49
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量
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2018-04-11 21:40:38
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tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者：u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后，想找个项目试试手，然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例，这个星期就用tensorflow实现了一下，感觉和之前使用的theano还是有很大的区别，有必要 ...
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2018-04-07 16:10:29
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说到ML中Boosting和Bagging，他们属于的是ML中的集成学习，集成学习法（Ensemble Learning） ① 将多个分类方法聚集在一起。以提高分类的准确率。 （这些算法能够是不同的算法，也能够是同样的算法。） ② 集成学习法由训练数据构建一组基分类器，然后通过对每一个基分类器的预測 ...
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2018-04-05 14:28:43
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一、IP分类IP地址是由32位二进制数字构成，采用“点分十进制”方法表示的唯一地址。通常区分如下： 1五类IP2特殊用途的IP3私有IP1五类IP IPV4简单粗暴地把IP地址分为五类。分类方法如下图所示：也就是说，分为以下几类：A:0.0.0.0-127.255.255，其中段0和127不可用，可用地址范围1.0.0.0.-127.255.255.255B:128.0.0.0-191.255.
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2018-04-04 12:23:58
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朴素贝叶斯(naive bayes) 标签： Python 机器学习 主要參考资料：《机器学习实战》《统计学习方法》 1.朴素贝叶斯分类原理 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设(称为朴素的原因)的分类方法。先看看维基百科中贝叶斯定理的描写叙述： 贝叶斯定理（维基百科） 通常，事件A在事件 ...
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2018-03-21 11:36:14
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