从决策树.随机森林.GBDT最终到XGBoost,每个热门算法都不是孤立存在的,而是基于一系列算法的改进与优化.决策树算法简单易懂可解释性强,但是过拟合风险很大,应用场景有限:随机森林采用Bagging采样+随机属性选择+模型集成的方法解决决策树易过拟合的风险,但是牺牲了可解释性:GBDT在随机森林的基础上融合boosting的思想建立树与树之间的联系,使森林不再是互相独立的树存在,进而成为一种有序集体决策体系:XGBoost在GBDT的基础上更进一步,将每轮迭代的目标函数中加入正则项,进一步降

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别,必须指定分类阈值(也称为判定阈值).如果值高于该阈值,则表示“1”:如果值低于该阈值,则表示“0”.人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此必须对其进行调整. 2- 真与假.正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别. 假正例是指模型将负类别样本

转自http://www.dxy.cn/bbs/topic/35655953 1.OTU是什么? OTU(operational taxonomic units),即操作分类单元.通过一定的距离度量方法计算两两不同序列之间的距离度量或相似性,继而设置特定的分类阈值,获得同一阈值下的距离矩阵,进行聚类操作,形成不同的分类单元.专业解释太书面不好理解?没事儿,给你举个“栗子”就明白了! 2.OTU在16S测序中有何用? 高通量测序得到的16S序列有成千上万条,如果对每条序列都进行物种注释的话,工作量

参数设置 α: 梯度上升算法迭代时候权重更新公式中包含 α :  http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38468303 为了更好理解 α和最大迭代次数的作用,给出Python版的函数计算过程. # 梯度上升算法-计算回归系数 # 每个回归系数初始化为1 # 重复R次: # 计算整个数据集的梯度 # 使用α*梯度更新回归系数的向量 # 返回回归系数 def gradAscent(dataMatIn, classLabels,alpha=

k-近邻算法根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签.那么,如何进行比较呢? 怎么判断红色圆点标记的电影所属的类别呢? 如下图所示. 答:距离度量.这个电影分类的例子有2个特征,也就是在2维实数向量空间,可以使用两点距离公式计算距离,如图所示. k-近邻算法步骤如下: 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: 2.按照距离递增次序排序: 3.选取与当前点距离最小的k个点: 4.确定前k个点所在类别的出现频率: 5.返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分

ROC 曲线(接收者操作特征曲线)是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表.该曲线绘制了以下两个参数: 真正例率 假正例率 真正例率 (TPR) 是召回率的同义词,因此定义如下: $$TPR = \frac{TP} {TP + FN}$$ 假正例率 (FPR) 的定义如下: $$FPR = \frac{FP} {FP + TN}$$ ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR 与 FPR.降低分类阈值会导致将更多样本归为正类别,从而增加假正例和真正例的个数.下图显示了一个典型的 RO

二分类模型的预测结果分为四种情况(正类为1,反类为0): TP(True Positive):预测为正类,且预测正确(真实为1,预测也为1) FP(False Positive):预测为正类,但预测错误(真实为0,预测为1) TN(True Negative):预测为负类,且预测正确(真实为0,预测也为0) FN(False Negative):预测为负类,但预测错误(真实为1,预测为0) TP+FP+TN+FN=测试集所有样本数量. 分类模型的性能评价指标(Performance Evalua

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 3.4 理解AUC的意义 3.4.1 从Mann-Whitney U test角度理解 3.4.2 从AUC计算公式角度理解 3.4.3 一句话介绍AUC 3.5 为什么用AUC 3.6 AUC的一般判断标准 1.背景 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测(比如比较简单的逻辑回

对深度学习感兴趣,热爱Tensorflow的小伙伴,欢迎关注我们的网站!http://www.tensorflownews.com.我们的公众号:磐创AI. 一. 介绍 世界上每天都在生成数量惊人的文本数据.Google每秒处理超过40,000次搜索,而根据福布斯报道,每一分钟我们都会发送1600万条短信,并在Facebook上发布510,00条评论.那么一个外行人来说,是否真的很难处理如此庞大的数据量? 仅新闻网站和其他在线媒体每小时就会产生大量的文本内容.如果没有合适的工具,分析文本数据的模

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在"强可学习"和"弱科学习"的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行"组合提升或者说是强化"得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 等值面是气象.环保等相关项目上常用到的效果展示.在传统的CS项目中,可以利用一些二次开发工具进行开发,具有科研性质的项目上还会利用一些工具进行复杂建模出图然后流程化.这里,我们撇去复杂的建模各因子,谈谈通用的等值面如何在WebGIS中进行展示. 首先,我介绍下几种可以在前端进行等值面渲染的方案: a.利用arcgis的model进行建模,设置好输入项,插值工具

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

作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂.今天又理解了一下.看了这篇文章: https://www.douban.com/note/247271147/?type=like 讲的很好. 都是基于这张图,先贴一下: PR Precision-Recall曲线,这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧,precision就是你检索出来的结果中,

本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向

浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多地方都是写的模棱两可, 加这个补充, 也是希望看这篇文章同学要带着批判的眼光来看, 要想透彻的理解算法, 一是要看透算法原作者的

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式

上一篇文章介绍了OC中的@class关键字的使用,这一篇我们介绍一下,OC中的一个特有的亮点:类目 首先我们来看一下场景,如果我们现在想对一个类进行功能的扩充,我们该怎么做? 对于面向对象编程的话,首先会想到继承,但是继承有两个问题: 第一个问题:继承的前提是这个类可以被继承,因为在Java中有些类是不允许继承的,定义成final类,同样的OC中也是有不可以继承的类. 第二个问题:这个类可以被继承,但是继承我们知道是侵入性的,就是我可能只是想实现一个功能,但是继承之后,子类就会把父类的所有功能(