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2021年四川大学情报学考研知识点总结系列
与其他提升算法相比,它被设计为分布式且高效。可以用于比较的模型是 XGBoost,它也是一种提升方法,与其他算法相比,它的表现非常出色。然而XGBoost是数据集的好算法升超过10000行ESS,对于大型数据集,所以不推荐...
分类器的作用:常规任务是利用给定的类别、已知的训练数据来学习分类规则和分类器,然后对未知数据进行分类(或预测)。逻辑回归(logistics)、SVM等常用于解决二分类问题,对于多分类问题(multi-class ...
理论上,朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此,这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的,在属性个数比
贝叶斯分类 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...
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...
标签: python
【代码】用Python做垃圾分类代码。
分类模型 1. 二分类模型-SPSS实现 1.1数据预处理 定性变量生成定量的虚拟变量 步骤:SPSS->转换->创建虚变量 1.2 使用逻辑回归进行处理 根据原理:两点分布(伯努利分布) 在给定xxx的情况下,考虑yyy...
为解决采用 softmax 作为卷积神经网络分类器导致图形分类识别模型泛化能力的不足,不能较好适用图像分类等问题,本次博客使用SVM代替CNN网络的softmax分类层,即CNN提取特征后利用SVM进行分类。为了验证模型更改后的...
对于分类器,或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F-score1,以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍,然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念...
本文主要介绍给予规则的分类器的相关内容
标签: 算法
1 机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: “机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。...
有监督分类是指用来训练分类器的所有样本都经过了人工或其他方式的标注,有很多著名的分类器算法都属于有监督的学习方式,如AdaBoost,SVM,神经网络算法以及感知器算法。 二、无监督分类 无监督分类是指所有的样本...
细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题, 其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟。由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异, 传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息。近年来, ...
多分类场景下的性能度量指标有:准确率、精确率、召回率和F1-score; 根据多分类下的混淆矩阵,计算macro“宏平均”和micro“微平均”两种形式的查准率查全率的计算公式。当混淆矩阵不平衡时(长方形),如何计算微...