很方面的,懒得自己写了. clc   clear all     load('wdtFeature');         %   训练样本:train_data             % 矩阵,每行一个样本,每列一个特征   %  训练样本标签:train_label       % 列向量   %  测试样本:test_data   %  测试样本标签:test_label    train_data = traindata'    train_label = trainlabel'    

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

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

3.1 MNIST 本章介绍分类,使用MNIST数据集.该数据集包含七万个手写数字图片.使用Scikit-Learn函数即可下载该数据集: >>> from sklearn.datasets import fetch_mldata >>> mnist = fetch_mldata('MNIST original') >>> X, y = mnist["data"], mnist["target"] >>

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  模型验证 分类器好坏验证,模型建立好后,不是万事大吉,需要进行crossvalidation, AUC,GINi,KS,Ga

文件夹 1Bayesian model selection贝叶斯模型选择 1奥卡姆剃刀Occams razor原理 2Computing the marginal likelihood evidence 2-1 BIC approximation to log marginal likelihood 2-2贝叶斯因子 3先验 3-1 确定无信息先验分布的Jeffreys原则 3-2共轭先验Conjugate Priors 4Hierarchical Bayes 5Empirical Bayes

分类器性能指标之ROC曲线.AUC值 一 roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive

本文简述了以下内容: (一)生成式模型的非参数方法 (二)Parzen窗估计 (三)k近邻估计 (四)k近邻分类器(k-nearest neighbor,kNN) (一)非参数方法(Non-parametric method) 对于生成式模型(Generative model)来说,重要的地方在于类条件概率密度 $p(\textbf x|\omega_i)$ 的估计.上一篇介绍的参数方法,假定其是一个固定的分布密度形式,然后估计这个显式表达的函数中未知的参数.但这里存在两个问题:首先,假定的形式

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 随机森林就是由多个决策树组合而成的投票机制. 理解随机森林,要先了解决策树 随机森林是一个集成机器学习算法

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

一.决策树(类型.节点特征选择的算法原理.优缺点.随机森林算法产生的背景) 1.分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的:目标变量是离散的,选择分类树:反之(目标变量是连续的,但自变量可以是分类的或数值的),选择回归树: 树的类型不同,节点分裂的算法和预测的算法也不一样: 分类树会使用基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点,然后用每个节点的类别情况投票决定预测样本的分类:回归树会使用最大均方误差来划分节点,然后用每个节点中样本的均值作为测试样本的预测值: 2.决策树的算法:ID3

使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3月23日,微软公司在推特(Twitter)社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay,Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩,主要目标受众是18岁至24岁的青少年.人们只需要@一下Tay,Tay就会追踪该用户的网名.性别.喜欢的食物.邮编.感情状况等个人信息.除了聊天,Tay还可以说笑话,

线性分类器的基本模型: f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失:\(L_i = \sum_{j \neq y_i} \max(0, s_j-s_{y_i}+1)\), \(y_i\) 是样本 \(i\) 的正确标签. 损失取值范围是0~正无穷 当网络初始化的时候,参数随机初始化为比较小的值,输出 即

来源引用:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 1.引言 贝叶斯是经典的机器学习算法,朴素贝叶斯经常运用于机器学习的案例.比如说 文本分类/垃圾邮件的分类/情感分析:在文本分类中,贝斯依旧占有一席之地,因为文本数据中,分布独立这个假设基本上成立的. 推荐系统:朴素贝叶斯和协同过滤一起使用,经常出现在推荐系统.以后有机会会好好写一篇关于推荐系统的文章. 值得提醒的,以下部分点是要知道的: 数据要服从正态分布, 使用拉

1       分类 分类是将事物按特性进行分类,例如将手写数字图片分类为对应的数字. 1.1  MINIST数字图片集分类 MINST就是一个70000张规格较小的手写数字图片,如何将他们分类为对应的数字?MINIST这个数据集是由矩阵数组结构,70000个矩阵,每个矩阵28*28=784,每个点代表一个像素值,取值范围在0-256之间. (1)获取数据集 Scikit-Learn 提供了许多辅助函数,以便于下载流行的数据集. from      sklearn.datasets   impo

概述 上篇文章python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)我们介绍了一种叫mmdt_hash(敏感哈希)生成方法,并对其中的概念做了基本介绍.本篇,我们重点谈谈mmdt_hash的分类应用场景. 需求场景 设想这么一个需求:有一批文件需要判定是否属于恶意文件,并且需要给出恶意文件所属的家族类型.这个需求该怎么高效处理呢?处理过程又该怎么固化成我们自己的经验呢?当以后面临同样的需求时,能否复用之前的结果呢? 我能想到的做法有以下三种: 做法一:本地下载杀毒软件,使用杀

boost.cpp文件下: bool CvCascadeBoost::train( const CvFeatureEvaluator* _featureEvaluator, int _numSamples, int _precalcValBufSize, int _precalcIdxBufSize, const CvCascadeBoostParams& _params ) 函数是boost方法的入口函数. // 部分代码,设置参数 set_params( _params ); // 如果是l

最优间隔分类器(optimal margin classifier) 重新回到SVM的优化问题: 我们将约束条件改写为: 从KKT条件得知只有函数间隔是1(离超平面最近的点)的线性约束式前面的系数,也就是说这些约束式,对于其他的不在线上的点(),极值不会在他们所在的范围内取得,此时前面的系数.注意每一个约束式实际就是一个训练样本. 看下面的图: 实线是最大间隔超平面,假设×号的是正例,圆圈的是负例.在虚线上的点就是函数间隔是1的点,那么他们前面的系数,其他点都是.这三个点称作支持向量.构造拉格朗

在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直线就是一个分类函数,它可以将两类样本完全分开. 实际上,一个线性函数是一个实值函数,而我们的分类问题需要离散的输出值,例如用1表示某个样本属于类别,而用0表示不属于(不属于也就意味着属于),这时候只需要简单的在实值函数的基础上附加一个阈值即可,通过分类函数执行时得到的值大于还是小于这个阈值来确定类别