ZeroR分类器是一种最简单的分类器,这种方法仅仅根据历史数据统计规律,而选择一种概率最大的类别作为未知样本的分类结果,也就是说对于任意一个未知样本,分类结果都是一样的.ZeroR分类器简单的以多数类的类别(连续型数据使用简单均值)作为预测值.尽管这种分类器没有任何的预测能力,但是它可以作为一种与其他分类器的对比分类器.也就是说baseline performance. 算法描述: 为数据集建立一个频度表来选择一个频率最大的值. 例子: 模型:对于下面的数据集来说“Play Golf =Yes”

我花了将近一周的时间,才算搞懂了adaboost的原理.这根骨头终究还是被我啃下来了. Adaboost是boosting系的解决方案,类似的是bagging系,bagging系是另外一个话题,还没有深入研究.Adaboost是boosting系非常流行的算法.但凡是介绍boosting的书籍无不介绍Adaboosting,也是因为其学习效果很好. Adaboost首先要建立一个概念: 弱分类器,也成为基础分类器,就是分类能力不是特别强,正确概率略高于50%的那种,比如只有一层的决策树.boos

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于

1.AdaBoost 思想 补充:这里的若分类器之间有比较强的依赖关系;对于若依赖关系的分类器一般使用Bagging的方法 弱分类器是指分类效果要比随机猜测效果略好的分类器,我们可以通过构建多个弱分类器来进行最终抉择(俗话说,三个臭皮匠顶个诸葛亮大概就这意思).首先我们给每个样例初始化一个权重,构成向量D,然后再更新D,更新规则如下: 当一个样例被分类器正确分类时,我们就减小它的权重 否则,增大它的权重 对于每个弱分类器,我们根据它对样例分类错误率来设置它的权重alpha,分类错误率越高,相应的

SVM的概率输出(Platt scaling) 2015-10-22 10:38:19 闲渔Love吉他 阅读数 8121 文章标签: Platt Scaling Calibr 更多 分类专栏: 计算机视觉   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/akunpoping/article/details/49329095 最近在研究基于样本的相似度度量问题,其中用到了分类器的概率输

        前面跟大家扯了这么多废话,终于到具体的机器学习模型了.大部分机器学习的教程,总要从监督学习开始讲起,而监督学习的众多算法当中,又以分类算法最为基础,原因在于分类问题非常的单纯直接,几乎不需要引入一些其它概念,因此我们就先从分类器开始讲起.         还记得第一节介绍的Spark ML架构吗?从Param起始,Spark ML通过PipelineStage引入了三个基本概念,Transformer,Estimator,Model,其中T和E本质上都是PipelineState

本文主要讨论了auc的实际意义,并给出了auc的常规计算方法及其证明 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/van19/p/5494908.html 1 ROC曲线和auc 从二分类说起,假设我们的样本全集里,所有样本的真实标签(label)为0或1,其中1表示正样本,0表示负样本,如果我们有一个分类模型,利用它对样本进行了标注,那边我们可以得到下面的划分 truth predictor TP FP FN TN TP(true positive):表示正确的肯定 TN(

经历手写SVM的惨烈教训(还是太年轻)之后,我决定使用工具箱/第三方库 Python libsvm的GitHub仓库 LibSVM是开源的SVM实现,支持C, C++, Java,Python , R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本. 安装LibSVM 将LibSVM仓库的所有内容放入Python的包目录\Lib\site-packages或者工程目录中. 在libsvm根目录和python子目录下中分别新建名为__init__.py的空文件,这两个空文件将标识所在的目录为

yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0.写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感.而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的. 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣.最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹码,决定再次复习算法方面的知识,我决定趁这个机会,写一系列关于

转自:http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 1.1.摘要 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.本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义.然后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理.最后,通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类. 1.2.分类问题综述 对于分类问题,其实谁都不会陌生

集成学习:是目前机器学习的一大热门方向,所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测,从而提高整体分类器的泛化能力. 我们在前面介绍了.所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空间中找到一个足够好的函数h逼近f,f是现实数据的分布函数模型,这个近似的函数就是分类器.  我们以分类问题作为说明,分类问题指的是使用某种规则进行分类,实际上就是寻找某个函数.集成学习的思路大体上可以这样理解:在对新的数据实例进行分类的时候,通过训练好多个分类器,把这些分类器的的分类结果进行某种组合(比如投票

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

引言:如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶,视频监控,机械加工,智能机器人等领域的核心技术,而现存的大多数精度高的目标检测算法,速度较慢,无法适应工业界对于目标检测实时性的需求,这时YOLO算法横空出世,以近乎极致的速度和出色的准确度赢得了大家的一致好评.基于此,我们选择YOLO算法来实现目标检测.YOLO算法目前已经经过了3个版本的迭代,在速度和精确度上获得了巨大的提升,我们将从YOLOV1开始讲起,直至目前最新的版本YOLOV3. 一.     YOLO V1 一步检测的开山之作

集成学习,又称为“多分类器系统”(multi-classifier system).“基于委员会的学习”(committee-based learning)等.基本的想法是结合多个学习器,获得比单一学习器泛化性能更好的学习器. 根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致可分为两大类: 序列化方法:个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成,代表是Boosting: 并行化方法:个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成,代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 一.利用Ho

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 0.写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感.而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的. 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣.最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹

Adaboost 算法实例解析 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost基本介绍 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出.Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这 Adaboost 些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门

AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. 1. 什么是ROC曲线? ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称,中文名为“