分类器可能产生错误分类，要求分类器给出一个最优的类别猜测结果并给出这个猜测的概率估计值。 朴素贝叶斯的特点： 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题； 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感； 适用数据类型：标称型数据 条件概率：在A条件下发生B结果的概率： P(B|A) = P(A&B ...
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2018-10-27 00:11:16
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多分类问题 将邮件分为不同类别/标签：工作（y=1），朋友（y=2），家庭（y=3），爱好（y=4） 天气分类：晴天（y=1），多云天（y=2），下雨天（y=3），下雪天（y=4） 医学图示（Medical diagrams）：没生病（y=1），感冒（y=2），流感（y=3） 二分类问题的示意图如下 ...
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2018-10-26 22:03:31
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朴素贝叶斯优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型：标称型数据朴素贝叶斯决策理论的核心思想：选择具有最高概率的决策朴素贝叶斯的一般过程（1）收集数据：可以使用任何方法。（2）准备数据：需要数值型或者布尔型数据。（3）分析数据：有大量特征时， ...
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2018-07-22 21:37:10
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更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》 在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题，即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别，因为多类别在损失函数中所占权重更大，偏向多类别可以使损失函数更小。 处理非平衡问题一般有两种方法，欠抽样和过抽样。欠抽样 ...
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2018-07-01 20:25:55
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**更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题，即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别，因为多类别在损失函数中所占权重更大，偏向多类别可以使损失函数更小。处理非平衡问题一般有两种方法，欠抽样和过抽样。欠抽样方法可以生成更简洁的平衡数据集，并减少了学习成本。但是它也带来了一些问题，它会删掉一些有用的样本，尤
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2018-07-01 20:24:39
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Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面，并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短。 一、基于最大间隔分 ...
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2018-05-21 10:32:55
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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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使用jenkins构建部署maven项目 因为一开始我们是自定义插件，所以构建项目的时候没有显示maven风格的项目。如果要想使用maven，我们这里必须得安装一下插件，我们在插件管理器中， 可以看到很多类别的插件，这些插件可以分为这几大类： .net的构建 我们可以从Build tools中找到M ...
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2018-04-26 13:19:58
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1控件：多类别基础资料、多类别基础资料列表；2然后在数据库中新建两个视图：v_Fjczlbill、v_Fjczlbill_L3两个试图的sql语句为：
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2018-03-15 23:04:33
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转载自 灵跃云 ：原文链接 1. 前言 在计算机技术中，虚拟化(Virtualization)是一种资源管理技术，它将计算机相关的各种资源（CPU、内存、磁盘、网络适配器等）进行抽象、转换后重新分配使用，大大增加了使用的灵活性。虚拟化有很多类别，包括硬件虚拟化、操作系统级虚拟化、应用虚拟化、服务虚拟 ...
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2018-02-08 13:33:01
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