分類演算法

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K最近鄰演算法及其Python實現

If it walks like a duck, quacks like a duck, then it is probably a duck 人以類聚,物以群分 演算法思路 K最近鄰演算法的思路是:如果一個樣本在特徵空間中的 k 個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別,則該樣 […]

分類演算法(一)—— 概述

機器學習分類演算法有很多,LR、SVM、貝葉斯、隨機森林、FastText、KNN、DL、GBDT等,相關變種更是數不勝數。     個人認為SVM還是比較有效的方法,可以作為基準,當然這些方法都各有優劣。不同分類演算法的優缺點介紹了svm、LR、貝葉斯、決策樹等分類方法的優缺點。       後面 […]

【python資料探勘課程】二十一.樸素貝葉斯分類器詳解及中文文字輿情分析

這是《Python資料探勘課程》系列文章,也是我上課內容及書籍中的一個案例。本文主要講述樸素貝葉斯分類演算法並實現中文資料集的輿情分析案例,希望這篇文章對大家有所幫助,提供些思路。內容包括:    1.樸素貝葉斯數學原理知識    2.naive_bayes用法及簡單案例    3.中文文字資料集預 […]

機器學習演算法-隨機森林(RF)

隨著大資料和人工智慧熱潮的相繼而來,促使機器學習近些年也火的一塌糊塗。機器學習方法已在生產、科研和生活中有著廣泛應用,而整合學習則是機器學習的首要熱門方向。整合學習是使用一系列學習器進行學習,並使用某種規則把各個學習結果進行整合從而獲得比單個學習器更好的學習效果的一種機器學習方法。整合學習有兩個分支 […]

感知機PLA(perceptron)

感覺自己記性越來越差。寒假前看的東西,回來忘得一乾二淨。從此認真做筆記,不能再重蹈覆轍。——題記 (第一次使用markdown,不太習慣,後面的公式沒有繼續打。現在去學習一下好用一些的公式編輯方法) 簡介 定義:感知機是二類分類的線性模型。 輸入:例項的特徵向量 輸出:例項的類別(±1) 感知機模型 […]

資料探勘—分類評估指標和迴歸問題

1分類問題 1.1 什麼是分類 在監督學習中,當輸出變數Y取有限個離散值時,預測問題就是分類問題,這時輸入變數X可以是離散的也可以是連續的 1.2 什麼是分類器 監督學習中從資料中學習一個分類模型或分類決策樹,稱為分類器,分類器對新輸入的資料進行輸出的預測稱為分類,當分類類別有多個時,稱為多分類問題 […]

分類演算法(3) —- 感知機(PLA)

感知機是二分類模型,輸入例項的特徵向量,輸出例項的±類別。 梯度下降法:首先,任意選定w0、b0,然後用梯度下降法不斷極小化目標函式,極小化的過程不是一次性把M中的所有誤分類點梯度下降,而是一次選取一個誤分類點使其梯度下降。 PLA演算法流程 設定迭代次數,每次迭代,從第一個點開始,每遇到一個誤分類 […]