所以，machine learning MVPA，就是通过数学方法建立一个东西叫做classifier，然后收集到的数据中有一部分用...
不能这样简单认为,一个区别是regression的outcome是有大小关系的,而classification的outcome是没有大小关系的,比如三个类别不能简单用0,1,2,因为这样隐含了他们有距离上的远近,0-2要比1-2远,但classification实际对这些类别是等同看待的。 2.如何用linear classifier来描述餐厅评论positive/negative这个问题? 3.在二维...
b.第二种是overconfident predictions,在训练模型时,倾向于让sigmoid越来越陡,每个样本的概率越来越接近0或1。 在logistic regression的优化过程中,目标loss最小(maximum likelihood),这样会倾向于让w变大,使得所有样本的概率尽可能接近1,但这样实际上是overconfident。 w变大,让样本概率接近1,如下图: 这两种overfittin...
朴素贝叶斯使用的是极大后验概率估计法,这就相当于通过学习训练集数据特征X和目标y的联合分布P(label, features)来推导出后验概率P(label|features)的分布,然后用最大似然估计法对新样本的后验概率P(label|feature)进行估计。首先对数据集P(features|label)的分布进行假设,这样我们就知道了特征和目标之间的生成关系...
转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Le
再之后,无聊的大人们,把这些球叫做 「data」,把棍子 叫做 「classifier」, 最大间隙trick 叫做「optimization」, 拍桌子叫做「kernelling」, 那张纸叫做「hyperplane」。 二、线性可分SVM与间隔最大化 我们先来看具体看看线性可分的二分类问题。 假如说,我们这里有一堆样本,也就是我们常说的训练集 ...
《Choosing a Machine Learning Classifier》 介绍:我该如何选择机器学习算法,这篇文章比较直观的比较了Naive Bayes,Logistic Regression,SVM,决策树等方法的优劣,另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html 《An Introduction to Deep Learning: From...
So we know that we need to use logistic function to build the classifier, but what is odds? and how does this function come from? Oddsis the ratio of the probabiliy that an event happens to the probability that an event does not happen. ...
《Choosing a Machine Learning Classifier》 介绍:我该如何选择机器学习算法,这篇文章比较直观的比较了Naive Bayes,Logistic Regression,SVM,决策树等方法的优劣,另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html 《An Introduction to Deep Learning: From Per...
A machine learning classifier system includes a data set processing subsystem to generate a training set and a validation set from multiple data sources. Classifier hardware induces a classifier according to the training set, and tests the classifier according to the validation set. A buffer ...