文章来自:一个宝藏微信公众号[机器学习炼丹术] 基本概念 首先,要背住的几个概念就是:accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive.预测是正确的正样本 FP:false positive.预测是错误的正样本 TN:true negative.预测是正确的负样本 FP:false positive.预测是错误的负样本 通常我们会做出这样的一个混淆矩阵: 左边的positive,negative表示样本真实值,表格上边的positive

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

from sklearn.metrics import precision_score,recall_score print (precision_score(y_true, y_scores,average='micro')) average:string,[None,'binary'(默认),'micro','macro','samples','weighted'] 该参数对于多类/多标签目标是必需的.如果None,返回每个班级的分数.否则,这将确定对数据执行的平均类型: 'binary':

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说

一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.

LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言 本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私聊讨论吧. 从本篇博客开始,本人将转化写作模式,由话痨模式转为极简模式,力求三言两语让各位看的明白. 2 工作简介 受到MOCO和SimCSE的启发, 基于自监督,使用海量无监督数据(nlp_chinese_corpus),预训练了一个专门用于短文本表征的编码器.该编码器在分类任务尤其是短文本相似度

一直想写Adaboost来着,但迟迟未能动笔.其算法思想虽然简单"听取多人意见,最后综合决策",但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩.昨日11月1日下午,邹博在我组织的机器学习班第8次课上讲决策树与Adaboost,其中,Adaboost讲得酣畅淋漓,讲完后,我知道,可以写本篇博客了. 无心啰嗦,本文结合邹博之决策树与Adaboost的PPT跟<统计学习方法>等参考资料写就,可以定义为一篇课程笔记.读书笔记或学习心得,有何问题或意见,欢迎于本文评论下随时不吝指出,th

0 引言 一直想写Adaboost来着,但迟迟未能动笔.其算法思想虽然简单“听取多人意见,最后综合决策”,但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩.昨日11月1日下午,邹博在我组织的机器学习班第8次课上讲决策树与Adaboost,其中,Adaboost讲得酣畅淋漓,讲完后,我知道,可以写本篇博客了. 无心啰嗦,本文结合邹博之决策树与Adaboost 的PPT 跟<统计学习方法>等参考资料写就,可以定义为一篇课程笔记.读书笔记或学习心得,有何问题或意见,欢迎于本文评论下随时不吝指出,thank

1. 提升方法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学方法,在分类问题中,它通过逐轮不断改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能 0x1: 提升方法的基本思路 提升方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当(按照一定权重)的综合(例如线性组合加法模型)所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(strongly learnable)”和“弱可学习(weekly l

1. 安装 pip install openpyxl 想要在文件中插入图片文件,需要安装pillow,安装文件:PIL-fork-1.1.7.win-amd64-py2.7.exe · font(字体类):字号.字体颜色.下划线等 · fill(填充类):颜色等 · border(边框类):设置单元格边框 · alignment(位置类):对齐方式 · number_format(格式类):数据格式 · protection(保护类):写保护 2. 创建一个excel 文件,并写入不同类的内容

Adaboost 算法实例解析 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost基本介绍 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出.Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这 Adaboost 些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做

他通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. adaboost提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权重,而降低那些被正确分类样本的权重,这样使得,那些没有得到正确分类的数据,由于其权重的加大而受到后一轮的弱分类器的更大的关注.在组合阶段,加大分类误差率小的若分类器的权值(误差率越小,权重越大),使其在表决中起较大的作用,减少分类误差率大的弱分类器的权值,使其在表决中起较小的作用. 转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/art

<Adaboost算法的原理与推导>一文为他人所写,原文链接: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 另外此文大部分是摘录李航的<统计学笔记>一书,原书下载链接:http://vdisk.weibo.com/s/z4UjMcqGpoNTw?from=page_100505_profile&wvr=6 在根据文中推导是发现有计算错误以及省略的步骤,在下文将会进行说明. ------------------

Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(转载) [尊重原创,转载请注明出处] http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333     本人最初了解AdaBoost算法着实是花了几天时间,才明白他的基本原理.也许是自己能力有限吧,很多资料也是看得懵懵懂懂.网上找了一下关于Adaboost算法原理分析,大都是你复制我,我摘抄你,反正我也搞不清谁是原创.有些资料给出的Adaboost实例,要么是没有代码,要么省略很多步骤,

看了很多篇解释关于Adaboost的博文,觉得这篇写得很好,因此转载来自己的博客中,以便学习和查阅. 原文地址:<Adaboost 算法的原理与推导>,主要内容可分为三块,Adaboost介绍.实例以及公式推导. 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什么 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出.它的自适应在于:前一个基本分类器分错的样本会得

一.BP_ Adaboost模型 Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类.其主要步骤为 : (1)首先给出弱学习算法和样本空间(x, y) ,从样本空间中找出 m 组训练数据,每组训练数据的权重都是 1 /m. (2)用弱学习算法迭代运算 T 次,每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布,对于分类失败的训练个体赋予较大权重,下一次迭代运算时更加关注这些训练个体.弱分类器通过反复迭代得到一个分类函数序列 f1, ,f2 , … , fT ,每个分类函数赋予一个权

本章全部来自于李航的<统计学>以及他的博客和自己试验.仅供个人复习使用. Boosting算法通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类性能.我们以AdaBoost为例. 它的自适应在于:前一个弱分类器分错的样本的权值(样本对应的权值)会得到加强,权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器. 在每轮训练中,用总体(样本总体)训练新的弱分类器,产生新的样本权值.该弱分类器的话语权,一直迭代直到达到预定的错误率或达到指定的最大迭代次数. 有两个问题需要回答:

半指导学习(Semi-supervised Learning)的概念说起来一点儿也不复杂,即从同时含有标注数据和未标注数据的训练集中学习模型.半指导学习是介于有指导学习与无指导学习之间的一种机器学习方式. 在NLP领域的很多任务中,标注数据其实是很难获取的.尤其像句法.语义等训练资源在标注时往往需要比较深厚的专家知识(如语言学知识)作为指导,从而导致标注成本太高.尽管现在大家都在提倡标注简单化.大众化甚至娱乐化,但是对于这种知易行难的问题,要找到一种能利用群体智慧的标注方式又是何其难也.近年来比