机器学习与分类

在机器学习的分类问题中,我们都假设所有类别的分类代价是一样的.但是事实上,不同分类的代价是不一样的,比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活,如果我们把能存活的马匹检测成患病,那么这匹马可能就会被执行安乐死:如果我们把不能存活的马匹检测成健康,那么就会继续喂养这匹马.一个代价是错杀一只昂贵的动物,一个代价是继续喂养,很明显这两个代价是不一样的.

机器学习中分类与聚类的本质区别 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类. 在我们的生活中,我们常常没有过多的去区分这两个概念,觉得聚类就是分类,分类也差不多就是聚类,下面,我们就具体来研究下分类与聚类之间在数据挖掘中本质的区别. 分类 分类有如下几种说法,但表达的意思是相同的. 分类(classification):分类任务就是通过学习得到一个目标函数f,把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中. 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器(即得到某种目标函数),使它

1.机器学习算法分类: 监督学习监督学习的训练数据包含了类别信息,在监督学习中,典型的问题是分类(Classification)和回归(Regression),典型的算法有Logistics Regression .BP神经网络算法和相性回归算法. 监督学习流程: 无监督学习 与监督学习不同的是,无监督学习(Unsupervised Learning)的训练数据中不包含任何类别信息.在无监督学习中,其典型的问题为聚类(Clustering)问题,代表的算法有K-Means算法.DBSCAN算法等

目录 成对指标 综合指标 图形指标 在处理机器学习的分类问题中,我们需要评估分类结果的好坏以选择或者优化模型,本文总结二分类任务中常用的评估指标.对于多分类任务的评估指标,可以参考这篇文章 先从我们最熟知的混淆矩阵(confusion matrix)说起. source 鉴于混淆矩阵看着比较抽象,可以参考下图 常用的评估指标可以分为3类: 成对指标,包括正确率(精度)&错误率,Precision&Reall,TPR(Sentitivity)&TNR(Specificity)等; 综

转自@王萌,有少许修改. 机器学习起源于人工智能,可以赋予计算机以传统编程所无法实现的能力,比如飞行器的自动驾驶.人脸识别.计算机视觉和数据挖掘等. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们的是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 将算法按照学习方式分类可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果. 监督学习  在监督学习中,输入数据被称为"训

导读: 分类问题是机器学习应用中的常见问题,而二分类问题是其中的典型,例如垃圾邮件的识别.本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集,从对数据集进行探索,数据预处理和特征工程,到学习模型的评估与选择,较为完整的展示了解决分类问题的大致流程.文中包含了一些常见问题的处理方式,例如缺失值的处理.非数值属性如何编码.如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等. 作者:llhthinker 欢迎转载,请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthin

机器学习的入门,我们需要的一些基本概念: 机器学习的定义 M.Mitchell<机器学习>中的定义是: 对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序从经验E中学习. 算法分类 两张图片很好的总结了(机器学习)的算法分类: 评估指标 分类(Classification)算法指标: Accuracy准确率 Precision精确率 Recall召回率 F1 score 对于分类问题的结果可以用下表表示(说明:True或者False

贝叶斯在1763年,<机会学说中一个问题的解>中提出了贝叶斯定理. 生活中不乏分类,比如我们经常通过一些人的衣着,来下意识的区别某些人是杀马特亦或是文艺青年.我们是如何做出这些判断或者说是分类的呢?这些判断大多来自我们的“经验之谈”,即,我们首先脑海中会先存有“某类人通常会如何着装打扮”的概念,然后当遇到这类显著特征之后,便会下意识的对其进行分类. 那么如何让机器进行这种类似的判断区分呢? 朴素贝叶斯分类法是一种相对简单易理解的机器分类方法.它的思想是首先对一些已知分类的样本进行采样(机器学习

朴素贝叶斯的“朴素”,并不是简单的意思,而是指样本的特征之间是相互独立的.在所有的机器学习分类算法中, 朴素贝叶斯和其他绝大部分分类算法都不同,其他分类算法基本都是判别方法,即直接学习出特征输出Y和特征向 量X之间的关系,要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X),但是朴素贝叶斯却是生成方法,也就是直接找 出特征输出Y和特征向量X之间的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出.朴素贝叶斯的优点在于:1,有稳定的分类效率,2,对小规模数据表现很好,能处理多分

1.问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa.versicolor 或 virginica 三个品种之一.对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种. 我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花.我们的目标是构建一个机器学习模型,可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习,从而