简单来说就是分类的类别有多个,不再是二分,比如根据某些特征,什么温度.湿度.空气流动情况来预测天气,天气的label不能说是好天气和坏天气两种,而是分晴天.雨天.阴天,雪天等等,对于决策树或者从计算机的本质上来说,二分,0或者1是本质,计算机对于二分才是擅长的,那么接下来就有两种分类方法,一种是按照one vs rest (晴天,(雨天.阴天.雪天)) ① (雨天,(阴天.晴天.雪天)) ② (阴天,(晴天.雨天.雪天)) ③ (雪天,(阴天.晴天.雨天)) ④ 一种是按照one vs one
前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Linear Classification Note ] # number of classes, e.g. 10 loss_i = 0.0 for j in xrange(D): # iterate over all wrong classes if j == y: # skip for the
Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能