【AdaBoostClassifier】 Adaboost-参数： base_estimator:基分类器，默认是决策树，在该分类器基础上进行boosting，理论上可以是任意一个分类器，但是如果是其他分类器时需要指明样本权重。 n_estimators:基分类器提升（循环）次数，默认是50次，这个 ...
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2018-08-08 19:27:59
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机器学习九大算法 朴素贝叶斯分类器 搞懂朴素贝叶斯分类算 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 ...
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2018-08-06 13:38:55
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ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣 。 ROC曲线一般的横轴是FPR，纵轴是FPR。AUC为曲线下面的面积，作为评估指标，AUC值越大，说明模型越好。如下图： Precisio ...
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2018-08-04 23:24:25
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全文转至 u014114990的专栏，address：https://blog.csdn.net/u014114990/article/details/51067059 个人修改建议： 训练数据和验证数据直接以M*N表示（行表示特征个数，列为样本个数），这样可以避免后续的转置操作。 目前了解到的MA ...
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2018-08-04 23:18:00
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在分类问题中，有存在正反例数目差异较大的情况，这种情况叫做类别不平衡。 针对这种问题，解决方式主要有3种：假设正例数量大，反例数目极小。 1、减少正例的数量，使得数据平衡，再进一步分类，这种情况属于“欠采样”； 2、增加反例的数目平衡数据，再分类，这种称为“过采样”； 3、阈值移动：直接使用原始数据 ...
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2018-08-03 16:25:29
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1、集成方法概述 集成学习（Ensemble Learning）有时也被笼统地称作提升（Boosting）方法，广泛用于分类和回归任务。它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器，来做最后的决策。也就是常说 ...
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2018-08-02 01:55:22
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目前人脸检测方法主要分为两大类，基于知识和基于统计。 基于知识的人脸检测方法主要包括：模板匹配，人脸特征，形状与边缘，纹理特征，颜色特征。 基于统计的人脸检测方法主要包括：主成分分析与特征脸法，神经网络模型，隐马尔可夫模型，支持向量机，Adaboost算法。 基于知识的方法将人脸看成不同特征的特定组 ...
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2018-08-01 22:18:46
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简单分类器 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as mp 3 x = np.array([ 4 [3, 1], 5 [2, 5], 6 [1, 8], 7 [6, 4], 8 [5, 2], 9 [3, 5], 10 [4, 7], 11 ...
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2018-07-31 21:35:04
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预测结果为1到11中的1个 首先加载数据，训练数据，训练标签，预测数据，预测标签： 其中训练数据，预测数据是csv文件格式，而且是str，要转为float并一排排放入lis，然后将所有lis放入traindata或testdata中，但csv中是以","隔开的，所以要将"\t"等都转为","，需要利 ...
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2018-07-31 13:28:12
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K近邻算法 损失函数 正则化惩罚项 soft分类器 梯度下降 反向传播 ...
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2018-07-30 23:04:05
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