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2020-03-30
分类问题评估度量标准
1、错误率 预判错误的概率2、精度 判断正确的概率3、二分类混淆矩阵预测的结果和真实的结
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03-30 23:30
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统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型
逻辑斯蒂回归(LR)是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则,将其推广到分类问题得网络
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03-30 23:30
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order by 和 group by 的区别
1、order by的意思是行的排序方式,默认的为升序。orderby后面必须列出排序的字段名,可以
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03-30 23:30
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统计学习方法——支持向量机
关于支持向量机的学习,大概是整本书比较重要的一节。这次除了看李航的统计学习书以外,还结合了B站上的一
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LR和SVM的联系与区别?
联系:1、LR和SVM都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分网络
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学习中的多种概率分布
概率分布是随机变量所有可能结果及其相应概率的列表。概率分布的目的:反向推演出某一个事态(随机变量)发人工智能
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03-30 23:29
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联合概率、边缘概率、条件概率之间的关系&贝叶斯公式
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网络
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03-30 23:28
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极大似然估计、极大后验估计和贝叶斯估计
在很多的机器学习问题种,输入x是一个向量,输出p(x)为某一个时间的概率(比如,x属于某个类别的概率人工智能
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线性分类器三种最优准则
Fisher 准则 :根据两类样本一般类内密集,类间分离的特点,寻找线性分类器最佳的法线向量方向,使
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