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决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分属性. 2 定义 增益率：增益率是用前面的信息增
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网上订餐方式对我们来说并不陌生，可以说是与我们的生活息息相关。随着网上订餐方式给我们的工作与学习生活带来了巨大的便利，这种订餐方式也得到了越来越多人的认可和接受。本网上订餐系统开发的目的主要是为了满足消费者随时随地订餐，在网上进行交易，实现了在网上订购菜品，足不出
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1.分类评估方法 1.1 精确率与召回率 1.1.1 混淆矩阵 在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类) 1.1.2 准确率、精确率(Precision)与召回率(Recall) 准确率：（对不对） （TP+TN）/(TP+TN+FN+FP) 精确率：（查
在《通俗地理解贝叶斯公式（定理）》一节，我们基本认识了“贝叶斯定理”。在此基础之上，这一节我们将深入讲解“朴素贝叶斯算法”。 我们知道解决分类问题时，需要根据他们各自的特征来进行判断，比如区分“一对双胞胎不同之处”，虽然他们看起来相似，但是我们仍然可以根据细微的特征，来区分他
1 逻辑回归的应用场景 解决二分类问题 广告点击率、是否患病、是否为垃圾邮件、虚假账号 2 逻辑回归的原理 2.1 输入 逻辑回归的输入就是一个线性回归的输出 2.2 激活函数 sigmoid函数 判断标准 回归的结果输入到sigmoid函数当中 把整体的值映射到[0,1] 再设置一个阈
先验概率：P（A）根据以往的经验和分析得到的概率，例如全概率公式P(A)=\sum_i P(A|B_i)P(B_i) 后验概率：P(A|B)在给定条件或者假设下的条件概率 贝叶斯公式P(A\cap B)=P(A)*P(B|A) =P(B)*P(A|B) 假设数据符合高斯分布，每个输入变量之间相互独立 通过训练集算出先验概率和后验概率，使用贝叶
1. 前言 本文学习记录了机器学习中的分类常见评价指标以及分割中的MIoU。 主要有以下概念：Accuracy， Precision， Recall， Fscore，混淆矩阵，IoU及MIoU。 2. 分类评测指标 图像分类， 顾名思义就是一个模式分类问题， 它的目标是将不同的图像， 划分到不同的类别，实现最小的分类误差， 这里我们
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目录 一、前言 二、什么是LDA？ 三、LDA原理 1.二分类问题 2.多分类问题 3.几点说明 四、算法实现 一、前言 之前我们已经介绍过PCA算法，这是一种无监督的降维方法，可以将高维数据转化为低维数据处理。然而，PCA总是能适用吗？ 考虑如下数据点：
利用SVM做多个类别的方法
多类别分类： 对于下面的例子，拟合出三个分类器 明天发，手机不好编辑
数据集: 代码: train=pd.read_csv('./1.csv') train['y']=train['y'].map({'A':1,'B':2,'C':3,'D':4,'E':5})//将ABCDE字符进行替换。 print(train) 输出: map相当于替换将指定字符映射为指定数字，如果字符不在map内会被NaN替
判别分析 比较理论一些来说，判别分析就是根据已掌握的每个类别若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则;在遇到新的样本点时，再根据已总结出来的判别公式和判别准则，来判断出该样本点所属的类别。 1 概述 三大类主流的判别分析算法，分别为费希尔(Fishe
本随笔介绍如何在UE4 C++项目里自定义日志类别的方法，以及介绍了在自定义过程中会遇到的一些问题的解答。 作者还在学习阶段，并且对UE4引擎的使用和理解还不是非常透彻，难免会在随笔内容里出现技术上或书写上的问题，如果出现了类似的问题欢迎在评论区或者私信讨论。 日志类别的声明 DE
本篇是针对经典教材《机器学习》及DataWhale小组出版的配套工具书《机器学习公式详解》的学习笔记，主要以查缺补漏为主，因此对于一些自己已经熟悉的概念和内容不再进行整理。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。 第四章 决策树 基本概念 决策树一般包含根结点、内
探寻文章在呈现出来之前做了哪些尝试，是否有理论支撑 文章解决了什么问题 数据增强。一般的数据增强是对图片进行旋转、镜像等操作，但是这篇文章采用了一种及其简单的方式：插值。但是怎么插值，其实最开始作者也是不知道的，最后尝试了多种插值方法才得到最终的结论。 对于插值的解释
有时候，数据集中的某一个特征，方差非常小，非常接近，这样导致的结果就是，没有区分度，那么这个特征其实就不是一个好的特征，因此方差过滤的思想就是，找到那些有区分度的特征（方差大） from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold X = VairanceThreshold().fit_transform(X) # V
