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  • 文本分类——常见分类模型

    万次阅读 多人点赞 2018-11-06 17:37:56
      文本分类方法模型主要分为两个大类,一类是基于规则的分类模型;另一类是基于概率统计的模型。 基于规则的模型   基于规则的分类模型相对简单,易于实现。它在特定领域的分类往往能够取得较好的效果。相对于...

      文本分类方法模型主要分为两个大类,一类是基于规则的分类模型;另一类是基于概率统计的模型。

    基于规则的模型

      基于规则的分类模型相对简单,易于实现。它在特定领域的分类往往能够取得较好的效果。相对于其它分类模型来说,基于规则的分类模型的优点就是时间复杂度低、运算速度快。在基于规则的分类模型中,使用许多条规则来表述类别。类别规则可以通过领域专家定义,也可以通过计算机学习获得。
      决策树就是一种基于训练学习方法获取分类规则的常见分类模型,它建立对象属性与对象值之间的一种映射。通过构造决策树来对未标注文本进行分类判别。常用的决策树方法包括CART 算法、ID3、C4.5、CHAID 等。
      在Web文本应用领域普遍存在着层级形式,这种层级形式可以通过一颗决策树来描述。决策树的根节点表示整个数据集空间,每个子节点是依据单一属性做出的分支判定,该判定将数据集分成两个或两个以上的分支区域。决策树的叶子节点就是相应类别的数据集合。
      决策树分类模型的一般构建过程:
      1.首先将训练数据分成两部分,一部分(训练集A)用于构建初始决策树,另一部分(训练集B)用来对决策树进行剪枝;
      2.以训练集A作为树的根节点,找出变异量最大的属性变量作为高层分割标准;以训练集A作为树的根节点,找出变异量最大的属性变量作为高层分割标准;
      3.通过对训练集A的学习训练构建一颗初始决策树;通过对训练集A的学习训练构建一颗初始决策树;
      4.再通过训练集B对初始决策树进行剪枝操作;再通过训练集B对初始决策树进行剪枝操作;
      5.一般还要通过递归的过程来构建一颗稳定的决策树,根据预测结果的正确率及未满足条件,则再对决策树进行分支或剪枝。
      决策树的构建过程一般是自上而下的,剪枝的方法有多种,但是具有一致目标,即对目标文本集进行最优分割。决策树可以是二叉树也可以是多叉树。

    基于概率的模型

      假设未标注文档为d,类别集合为C={c1,c2,…,cm} ,概率模型分类是对1≤i≤n 求条件概率模型P(ci|d) ,将与文档d条件概率最大的那个类别作为该文档的输出类别。其中朴素贝叶斯分类器是应用最为广泛的概率分类模型。
      朴素贝叶斯分类的基本思想是利用词组与类别的联合概率来估计给定文档的类别概率。基于贝叶斯分类器的贝叶斯规则如式:

    其中:C和D为随机变量。
      贝叶斯规则计算文档d属于每一个类别的可能性 P(ci|d),然后将文档d标注为概率最大的那一类。对文档d的贝叶斯分类如下式

      先验概率P(ci) 的估计很简单,计算如下式所示:

      其中: N(ci) 表示训练集中类别ci 的样本数量,N为训练集样本总数。 本质上表示训练集样例中类别ci 的比例。

      概率P(d|ci) 计算相对复杂,它首先基于一个贝叶斯假设:文档d为词组元素的集合,集合中词组(元素)之间相互独立。由于文档的表示简化了,所以这也就是朴素(Naïve) 的由来之一。事实上,词组之间并不是相互独立的。虽然这是一种假设独立性,但是朴素贝叶斯还是能够在分类任务中表现出很好的分类效果和鲁棒性。这一假设简化了联合概率的计算,它允许条件概率的乘机来表示联合概率。P(d|ci) 的计算式:

    其中:tk 表示含有n项词组的词组表vi 中的一个词组。因此,估计P(d|ci) 变为估计词组表v中的每一个词组在每一个类别下的概率P(tk|ci)
      概率的估计与分类结果非常依赖于事件空间的选择。下面介绍两种卡内基梅隆大学McCallum 和 Nigam 提出的事件空间模型,并说明相应的P(tk|ci) 是如何估计的。
      1) 多重伯努利模型
      多重伯努利(Multiple-Bernoulli)事件空间是一种布尔独立模型的事件空间,为每一个词组tk 建立一个二值随机变量。最简单的方式就是使用最大似然估计来估计概率,即式:

    其中: df(tk|ci) 表示类别ci 含有词组tk 的样本数量。
      虽然上式来估计概率很简单,但是存在“零概率”问题,真实应用是不可能的。这就需要采用平滑技术来克服“零概率”问题。贝叶斯平滑是一种常用的平滑估计技术。多重伯努利模型的平滑估计如下式所示:

    其中: αkβk 是依赖与词组tk 的参数。一种常见的参数选择方式是αk =1且βk* =0,得到如下概率估计公式

      多重伯努利模型仅仅考虑词组是否出现,而没有考虑出现的多少,而词频也是一个重要分类信息。下面介绍加入词频信息的多项式模型。
      2) 多项式模型
      多项式(Multinomial)时间空间与多重伯努利事件空间类似,但是多项式事件空间假设词组的出现次数是零次或多次,而不是出现与否。
      多项式模型的最大似然估计计算如式:

    其中: tf(tk|ci) 表示训练集中类别ci 中词组tk 出现的次数。 |ci|表示训练集类别ci 中的总词数。加入平滑估计的概率如式:

    这里 αk 是依赖于词组tk 的参数。对所有词组tk* 取αk =1是一种常见选择。这就导致概率估计:

    实际应用中,多项式模型已经表明优于多重伯努利模型。

    基于几何的模型

      使用向量空间模型表示文本,文本就被表示为一个多维的向量,那么它就是多维空间的一个点。通过几何学原理构建一个超平面将不属于同一个类别的文本区分开。最典型的基于几何学原理的分类器是支持向量机(SVM),最简单的SVM应用就是二值分类,就是常见的正例和反例。SVM的目标就是构建能够区分正例和反例的N维空间决策超平面。
      SVM是上世纪九十年代中期,由Vapnik等人逐渐完善的统计机器学习理论。该模型主要用来解决模式识别中的二分类问题,在文本分类、手写识别、图像处理等领域都取得了很好的分类效果。其基本思想就是在向量空间中找到一个决策超平面,该决策超平面能够最大限度地将正例和反例区分开来。在一定的范围内,决策超平面是可以平行移动的,这种平移不会造成训练集数据的分类错误。但是为了获取在未知样本的分类预测中的稳定性,要求分类超平面距离两类样本的距离尽可能大,也就是说,超平面尽可能位于边界区域的中心位置。
      SVM采用计算学习理论的结构风险最小化(Structural Risk Minimization, SRM)原则。其主要思想:以支持向量(Support Vector, SV)作为训练集的基础,在N维空间内寻找能将训练集样本分成两类,并且具有最大边缘(Margin)值的最优超平面(Optimal Separating Hyper-plane,OSH),来达到最大的分类正确率。
      SVM选择最大化边缘距离的分类决策超平面,这个选择不仅直观,而且也得到了理论的支持。对于线性可分数据的超平面以及支持向量的图形解释如图:

    线性可分数据支持向量机示意图

    其中:左上方为正例区域,右下方为反例区域,中间实线为w定义的决策超平面,箭头所示为边缘,虚线方框内的样本表示支持向量。边缘(Margin)的定义如式:

    其中:x- 是训练集距离超平面最近的反例, x+ 是训练集距离超平面最近的正例。定义边缘(Margin)为x- 到决策超平面距离与x+ 到决策超平面距离之和。
      SVM算法中超平面的概念是发现使分离数据最大边缘化的超平面w。一个等价的形式是,寻找解决下列优化问题的决策超平面,如式:

    这一优化目标容易求解,一般通过动态规划来解决。
      现实世界中的数据集很少是线性可分的。为了解决这个问题,一般需要修改SVM优化目标公式加入惩罚因子来完成不满足线性可分约束的训练实例的分类。加入了惩罚因子的SVM最优化目标如式:

    这里ζi 表示允许目标被违反的松弛变量(Stack Variable),这个松弛变量加强了关键损失函数。
      另外一个SVM关键技术是核技巧,通过核函数将线性不可分的训练数据变换或映射到更高维空间中,得到线性可分的数据集。核函数技术大多数情形下都可以提高分类的精度。常用SVM核函数如下:
      线性核:

      多项式核:

      径向基(RBF)核(也称为高斯核):

      SVM能够取得比较好的分类效果。其优点在于:
      1.SVM是一种针对有限样本条件下的分类算法,其目标是得到当前训练集下的最优解而不是样本数趋于无穷大时的最优值,该算法最终将问题转化成二次线性规划寻求最优解问题。从理论上来讲,它得到的是全局最优解,能够避免局部极值问题。
      2.该方法将实际问题通过核函数技巧将线性不可分空间映射到高维线性可分空间,在高维空间中构造线性决策函数来实现原线性不可分空间的决策函数。这保证了SVM具有较好的推广能力,计算的复杂度不再取决于空间维数,而是取决于训练集样本数量。
      3.SVM方法能够很好的处理稀疏数据,更好的捕捉了数据的内在特征,准确率较高。
      SVM虽然有许多优点,但是固有的缺点是不可避免的。其缺点包括:
      1.SVM算法时间和空间复杂度较高,随着训练样本数和类别的增加,分类时间和空间代价很高。
      2.核函数空间变换会增加训练集空间的维数,使得SVM对时间和空间需求加大,又进一步降低了分类的效率。
      3.SVM算法一般含有较多参数,并且参数随着训练样本的不同,呈现较大的差异,调整参数以获得最优分类效果相对困难。而且参数的不同对分类结果的显示出较大的差异性。

    基于统计的模型

      基于统计的机器学习方法已经成为自然语言研究领域里面的主流研究方法。事实上无论是朴素贝叶斯分类模型,还是支持向量机分类模型,也都采用了统计的方式。文本分类算法中一种最典型的基于统计的分类模型就是k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)模型,是比较好的文本分类算法之一。
      kNN分类模型的主要思想:通过给定一个未标注文档d,分类系统在训练集中查找与它距离最接近的k篇相邻(相似或相同)标注文档,然后根据这k篇邻近文档的分类标注来确定文档d的类别。分类实现过程:
      1) 将训练集样本转化为向量空间模型表示形式并计算每一特征的权重;
      2) 采用类似步骤1的方式转化未标注文档d并计算相应词组元素的权重;
      3) 计算文档d与训练集样本中每一样本的距离(或相似度);
      4) 找出与文档d距离最小(或相似度最大)的k篇训练集文本;
      5) 统计这个k篇训练集文本的类别属性,一般将文档d的类归为k中最多的样本类别。

      kNN 分类模型是一种“懒学习”算法,实质上它没有具体的训练学习过程。分类过程只是将未标注文本与每一篇训练集样本进行相似度计算, kNN 算法的时间和空间复杂度较高。因而随着训练集样本的增加,分类的存储资源消耗大,时间代价高。一般不适合处理训练样本较大的分类应用。

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    作者简介
    兴趣爱好 机器学习、云计算、自然语言处理、文本分类、深度学习
    E-mail xsd-jj@163.com (欢迎交流)

    参考文献:
    [1].McCallum,A.,Nigam,K. A comparison of event models for naive Bayes text classification [C]. In: Proc. of the AAAI ’98 Workshop on Learning for Text Categorization. 41 - 48.
    [2].宗成庆. 统计自然语言处理[M].北京:清华大学出版社,2008
    [3].王斌,潘文峰.基于内容的垃圾邮件过滤技术综述[J].中文信息学报,19(5):1-10
    [4].Yang,Y.,Liu,X. A re-examination of text categorization methods [C]. In: Proceedings of the 22nd ACM Int’l Conference on Research and Development in Information Retrieval. Berkeley: ACM Press: 42-49

    版权声明:个人原创,请勿抄袭,欢迎引用,未经许可禁止转载. © 知更鸟
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  • 机器学习目标分类模型解法

    千次阅读 2019-09-18 17:44:24
    但是在实际应用场景中,往往时候会出现“既要也要”的情况,比如推荐一个视频给客户,推荐引擎不光希望客户可以点击这个视频,更希望客户可以长时间光看,这就成了一个目标建模的情况。 单目标建模在很情况下...

    机器学习被广泛的应用于推荐、风控等场景。经典的机器学习建模数据是由特征列和单一目标列构成的,比如要做广告的CTR预测,其实模型关心的是一个广告曝光后是否会被点击,这是一个单一目标场景的建模过程。但是在实际应用场景中,往往有时候会出现“既要也要”的情况,比如推荐一个视频给客户,推荐引擎不光希望客户可以点击这个视频,更希望客户可以长时间光看,这就成了一个多目标建模的情况。

    单目标建模在很多情况下是有局限的,以新闻推荐为例,如果只通过新闻是否点击来评估模型好坏,那么推送一些吸引眼球的没有内涵的新闻往往可以提升点击,比如推送《八旬老汉偷窥儿媳妇洗澡》,但是这种推荐是没有灵魂的。多目标推荐会更好的帮助模型去理解用户。比如在美拍视频中,需要考虑点击率、播放、关注、时长等四个因素。

     

    那么多目标推荐要怎么做呢?目前在中文网站上很难找到相关文献,于是我去到国外的网站看了下Multi-label Classification相关的介绍,大体可以通过以下方法去做实现多目标建模。为了更好地说明,这里模拟一份数据:

    用户

    特征1

    特征2

    特征3

    目标1

    目标2

    A

    32

    523

    234

    0

    1

    B

    124

    463

    46

    1

    0

    C

    42

    352

    64

    1

    1

     

    方法一:将多目标问题转化成单目标问题

     

    以上面的问题为例,假设目标1和目标2的正例都是“1”,则转化成单目标建模逻辑的时候可以把目标1和目标2都是“1”的情况标为“1”,其它情况标为“0”。案例数据变为下面的形式:

    用户

    特征1

    特征2

    特征3

    目标

    A

    32

    523

    234

    0

    B

    124

    463

    46

    0

    C

    42

    352

    64

    1

    这种方法比较暴力并且好实现,但是问题就是减少了很多数据间的信息。

     

    方法二:将多目标问题转化成多分类问题

     

    转化成多分类问题的好处是可以保留所有的信息,给业务系统更多选择。比如一个系统有两个推荐评估目标分别是点击和时长,但是某用户没有匹配到点击和时长都不错的内容。这时候转换成多分类问题的好处就体现出来了,在没有两个目标都符合的方案情况下,可以从其它符合的类别中选择一个推送给客户。

     

    转化成多分类问题后,样例数据变为下面的形式:

    用户

    特征1

    特征2

    特征3

    目标

    A

    32

    523

    234

    0

    B

    124

    463

    46

    1

    C

    42

    352

    64

    2

    1. 目标值为0对应原始目标1=“0”,目标2=“1”
    2. 目标值为1对应原始目标1=“1”,目标2=“0”
    3. 目标值2对应原始目标1=“1”,目标2=“1”

    方法三:将多目标问题转化成多组模型的形式

     

    多组模型的模式是最精确地模式,但是也是计算量最大的模式。比如样例数据有两个评估指标,可以分别对两个评估指标进行建模。

     

    训练数据1:

    用户

    特征1

    特征2

    特征3

    目标1

    A

    32

    523

    234

    0

    B

    124

    463

    46

    1

    C

    42

    352

    64

    1

    训练数据2:

    用户

    特征1

    特征2

    特征3

    目标2

    A

    32

    523

    234

    1

    B

    124

    463

    46

    0

    C

    42

    352

    64

    1

     

    这样的话会分别针对目标1和目标2生成两个分类模型。实际预测的时候,每个样本需要调用两次模型分别拿到对应两个目标的分类结果,假如样本1对应的两份结果分别是“0.65”和”0.21”,把这两个结果组合起来就是最终的预测结果,是向量[0.65,0.21]。以此类推,计算所有样本的预测向量,再通过向量具体判断用户的意向。

     

    总结

     

    随着推荐系统的普及,多目标建模一定会变成业内普遍的需求,希望这篇文章可以给有需要的同学更多地帮助。

     

     

    参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-label_classification

     

     

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  • 数据集: 线性模型

    http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51672245

    一. 数据集


    这个数据集源自 Kaggle 比赛,由 StumbleUpon 提供。比赛的问题涉及网页中推荐的页面是短暂(短暂存在,很快就不流行了)还是长久(长时间流行)。

    可以查看上面的数据集页面中的简介得知可用的字段。开始四列分别包含 URL 、页面的 ID 、原始的文本内容和分配给页面的类别。接下来 22 列包含各种各样的数值或者类属特征。最后一列为目标值, 1 为长久, 0 为短暂。

    除去数据集的第一行,然后进行解析:

    // sed 1d train.tsv > train_noheader.tsv
    // load raw data
    val rawData = sc.textFile("/PATH/train_noheader.tsv")
    val records = rawData.map(line => line.split("\t"))
    records.first
    // Array[String] = Array("http://www.bloomberg.com/news/2010-12-23/ibm-predicts-holographic-calls-air-breathing-batteries-by-2015.html", "4042", ...


    二. 线性模型


    1. 提取特征


    由于数据格式的问题,我们做一些数据清理的工作,在处理过程中把额外的( " )去掉。数据集中还有一些用 "?" 代替的缺失数据,本例中,我们直接用 0 替换那些缺失数据。在清理和处理缺失数据后,我们提取最后一列的标记变量以及第 5 列到第 25 列的特征矩阵。我们也对数据进行缓存并且统计数据样本的数目。

    import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
    
    import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
    
    val data = records.map { r => val trimmed = r.map(_.replaceAll("\"", "")) val label = trimmed(r.size - 1).toInt val features = trimmed.slice(4, r.size - 1).map(d => if (d == "?") 0.0 else d.toDouble) LabeledPoint(label, Vectors.dense(features)) } data.cache
    
    val numData = data.count
    
    // numData: Long = 7395
    
    // note that some of our data contains negative feature vaues. For naive Bayes we convert these to zeros





    2. 逻辑回归



    训练模型

    import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD


    迭代次数设置:

    val numIterations = 10


    建立模型:

    val lrModel = LogisticRegressionWithSGD.train(data, numIterations)


    预测:

    // make prediction on a single data point
    val dataPoint = data.first
    // dataPoint: org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint = LabeledPoint(0.0, [0.789131,2.055555556,0.676470588, ...
    val prediction = lrModel.predict(dataPoint.features)
    // prediction: Double = 1.0
    val trueLabel = dataPoint.label
    // trueLabel: Double = 0.0
    val predictions = lrModel.predict(data.map(lp => lp.features))
    predictions.take(5)
    // res1: Array[Double] = Array(1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0)
    更多可参阅《【Spark Mllib】逻辑回归——垃圾邮件分类器与maven构建独立项目


    3. 线性支持向量机


    训练模型

    import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD

    建立模型:

    val svmModel = SVMWithSGD.train(data, numIterations)


    三. 朴素贝叶斯模型


    提取特征:

    在对数据集做进一步处理之前,我们发现数值数据中包含负的特征值。我们知道,朴素贝叶斯模型要求特征值非负,否则碰到负的特征值程序会抛出错误。因此,需要为朴素贝叶斯模型构建一份输入特征向量的数据,将负特征值设为 0 :

    val nbData = records.map { r =>
    	val trimmed = r.map(_.replaceAll("\"", ""))
    	val label = trimmed(r.size - 1).toInt
    	val features = trimmed.slice(4, r.size - 1).map(d => if (d == "?") 0.0 else d.toDouble).map(d => if (d < 0) 0.0 else d)
    	LabeledPoint(label, Vectors.dense(features))
    }

    训练模型:

    import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes

    // note we use nbData here for the NaiveBayes model training
    val nbModel = NaiveBayes.train(nbData) 



    四. 决策树

    import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree
    import org.apache.spark.mllib.tree.configuration.Algo
    import org.apache.spark.mllib.tree.impurity.Entropy

    设置决策树深度:

    val maxTreeDepth = 5

    val dtModel = DecisionTree.train(data, Algo.Classification, Entropy, maxTreeDepth)


    可参阅 :《【Spark Mllib】决策树,随机森林——预测森林植被类型




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  • 常见的机器学习分类模型

    千次阅读 2019-06-30 17:30:17
    Spark mllib包含的分类模型有:逻辑回归,决策树,随机森林,梯度提升树,多层感知机,线性SVM,朴素贝叶斯。 回归模型:线性回归,决策树回归,随机森林回归,梯度提升树回归,生存回归,保序回归。 在spark ...

    Spark mllib包含的分类模型有:逻辑回归,决策树,随机森林,梯度提升树,多层感知机,线性SVM,朴素贝叶斯。

    回归模型有:线性回归,决策树回归,随机森林回归,梯度提升树回归,生存回归,保序回归。

    在spark mllib库外,还有一个比较常见的模型:KNN。

     

    决策树==================

    非线性分类模型

    https://blog.csdn.net/tuntunwang/article/details/50587518

     

    梯度提升树=================

    梯度提升树(GBTs)包含两类:梯度提升决策树(GBDT)和梯度提升回归树(GBRT)。

    传统的boost算法:初始所有样本的权重都是一致的,后续不断增加“被分错”样本的权重,降低分对样本的权重。例如adaboost集成学习算法

    https://blog.csdn.net/weixin_40118768/article/details/80411482

     

    GBTs:学习上一步分类的残差。

    下面是一个预测年龄的例子:

     

     

    构架树时,深度为1时通常效果很好(深度为1的决策树称为决策桩decision stumps)。

     

    多层感知机MLP================

    全连接的神经网络,除了输入层,其他层的激活函数都SIGMOD函数,采用BP算法学习权值:输出向后传递,误差向前传递。

     

    SVM==========================

    假设存在一个超平面,能够将所有样本进行隔开。

    https://blog.csdn.net/tuntunwang/article/details/73826556

     

    朴素贝叶斯====================

    最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。

    https://blog.csdn.net/tuntunwang/article/details/50587462

     

    逻辑回归 线性回归=========================

    逻辑回归:y=sigmoid(wx)函数,根据某个概率阈值划分类别。

    线性回归:y=wx

    https://blog.csdn.net/tuntunwang/article/details/74012106

     

    KNN=====================================

    最近的K个样本进行投票

    https://blog.csdn.net/tuntunwang/article/details/50587404

     

    展开全文
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  • 常见分类模型python实现

    万次阅读 2019-09-03 23:17:06
    1.常用分类模型 SVM MLP Bayes GBDT Logistic Regressor 2.python实现 sklearn上已经现成的包。 SVC: import numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2...
  • 数学建模 分类模型

    千次阅读 2020-02-08 15:10:02
    1、水果分类的例子 根据水果的属性,判断该水果的种类。 mass: 水果重量 width: 水果的宽度 height: 水果的高度 color_score: 水果的颜色数值,范围0‐1 fruit_name:水果类别 前19个样本是苹果 后19个样本是橙子 用...
  • 分类模型的评价及比较

    万次阅读 2018-09-06 08:42:02
    评价和比较分类模型时,关注的是其泛化能力,因此不能仅关注模型在某个验证集上的表现。事实上,如果足够的样本作为验证集来测试模型的表现是再好不过的,但即使是这样也存在一个难点,比如难界定大的样本才能...
  • 2.二分类模型

    千次阅读 2019-05-08 22:03:57
    在神经网络的计算中,通常先一个前向传播(前向暂停 forward pause),接着一个反向传播(反向暂停 backward pause)的步骤。 逻辑回归:一个用于二分类的算法 以猫的识别为例 图片(64X64像素)在...
  • softmax多分类回归模型

    千次阅读 2018-04-22 19:53:54
    softmax回归模型为logistic回归模型多分类问题上的推广。 假设我们一个数组V,Vi是V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是: 也就是说,是该元素的指数与所有元素指数和的比值。 由该公式我们可计算...
  • sklearn中各种分类模型

    千次阅读 2019-03-24 14:25:58
    Multinomial Naive Bayes Classifier from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB clf = MultinomialNB(alpha=0.01) clf.fit(train_x, train_y) KNN Classifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassi...
  • 一致性模型有哪些

    千次阅读 2021-04-12 00:09:31
    在工程中常用的一致性模型有:强一致性(Strong Consistency), 弱一致性(Weak Consistency),最终一致性(Eventual Consistency 1. 强一致性:系统中的某个数据被成功更新后,后续任何对该数据的读取操作都将得到更新...
  • 朴素贝叶斯分类模型(一)

    万次阅读 多人点赞 2019-01-28 17:29:22
    通俗地讲分类算法就是把大量已知特征及类别的样本对象输入计算机,让计算机根据这些已知的类别与特征归纳出类别与特征之间的规律(准确地说应该是分类模型),最终目的是运用得到的分类模型对新输入的对象(该对象...
  • 机器学习中的分类模型整理

    千次阅读 2020-08-06 20:36:24
    机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法,不仅可以进行二分类,还可以进行多分类。 一、逻辑回归 逻辑回归的本质就由线性回归演变而来,是一个线性分类器...
  • 分类模型的评估方法-正确率(Accuracy)

    万次阅读 2017-06-29 21:32:49
    我们构建了一个分类模型,通过训练集训练好后,那么这个分类模型到底预测效果怎么样呢?那就需要进行评估验证。评估验证当然是在测试集上。问题是,我通过什么评估这个分类模型呢?也就是说我们怎么给这个模型打分呢?...
  • 分类模型之职员离职分析

    千次阅读 2017-12-22 10:03:38
    今天要带来的是机器学习中几种重要的分类模型。分别是:逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林这四种算法模型。这里就不主要介绍模型背后的理论知识了,直接上数据,在数据分析中再来谈这些算法模型。 今天要讨论...
  • 如何评价我们分类模型的性能?

    千次阅读 2017-12-29 14:28:02
    简书地址:https://www.jianshu.com/p/c281d52c54d8什么是分类模型?分类是将每个数据集合中的元素分配给一个已知的数据类别。那么分类都有哪些任务呢? 根据医生的病历记录,将检查者区分为健康或者生病的人; 例如...
  • 分类模型到底如何选择

    千次阅读 2017-11-03 17:49:59
    表面上看: 决策树可以对付缺失值,而逻辑回归需要挖掘...例如CART在遇到一个变量中缺失情况时,是用次级变量进行替换切分。这种做法在逻辑回归中也可以办到,但需要单独的编程。而在决策树中,这一步已经嵌入软件
  • 机器学习模型需要量化的评估指标来评估哪些模型的效果更好。 本文将用通俗易懂的方式讲解分类问题的混淆矩阵和各种评估指标的计算公式。将要给大家介绍的评估指标:准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC...
  • 决策树模型是一种很简单但是却很经典的机器学习模型,经历次的改进和发展,现在已经成熟的树模型,比如早期的ID3算法、现在的C45模型、CART树模型等等,决策树一个很大的优点就是可解释性比较强,当然这也是...
  • 主流的深度学习模型有哪些

    千次阅读 2018-01-12 15:03:00
    深度学习大热以后各种模型层出不穷,很朋友都在问到底什么是DNN、CNN和RNN,这么个网络到底什么不同,作用各是什么? 趁着回答《深度学习的主要分类是什么呀?这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系?》这个...
  • 多种文本分类模型tensoflow实现

    千次阅读 2018-08-02 17:15:50
    传统的文本分类需要依赖很词法、句法相关的human-extracted feature,自2012年深度学习技术快速发展之后,尤其是循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN在NLP领域逐渐获得广泛应用,使得传统的文本分类任务变得更加容易...
  • 上一篇文章中,提到正确率(Accuracy)是机器学习分类任务中过得一个模型评估方法,并指出正确率(Accuracy)虽然简单直观,但在很时候并不是一个真正正确的评估指标。那还有什么评估方法呢?我们还是举地震、癌症、...
  • 所用到的分类模型为: VGG16,VGG19,InceptionV3,Xception,MobileNet,AlexNet,LeNet,ZF_Net, ResNet18,ResNet34,ResNet50,ResNet_101,ResNet_152 ##项目开源地址和特点 开源地址图像分类 基...
  • 在这篇文章中,我们将学习10个最重要的模型性能度量,这些度量可用于评估分类模型的模型性能。 以下是我们将通过示例以相互关联的方式研究的10个指标: Confusion Matrix Type I Error Type II Error Accuracy ...
  • 我们以分类算法为例,假设班里50个同学,其中男生30个,女生20个,我们根据身高、体重、头发长度、声音分贝等等特征,想找到所有女生,比如已经这样一个分类器了,得到结果如下: 这里我们是要找到所有女...

空空如也

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多分类模型有哪些