標籤: 分類器

2019年1月6日 - 常見分類器介紹. 1、SVM分類器（監督學習分類器）. 答：訓練樣本必須先標識不同類別，然後進行訓練。SVM演算法就是找一個超平面，對於已經被 ...

2018年6月6日 - 傳統的機器學習的監督學習分類分類和迴歸，分類是爭對離散的資料，而回歸是爭對連續的資料，在資料預處理好的基礎上要對資料進行預測，通常 ...

分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。该函数或 ...

2018年3月28日 - 算法二：貝氏分類. 樸素貝葉斯分類器基於貝葉斯理論及其假設（即特徵之間是獨立的，是不相互影響的）. P(A|B) 是後驗機率， P(B|A) 是似然，P(A)為 ...

2018年5月17日 - 通常二元分類器會用到的多類別分類策略會有兩種，分別為one-against-all (OAA) 和one-against-one(OAO)，概念和做法都很簡單。 Note: 這篇文章 ...

2016年11月8日 - 传统的机器学习的监督学习分类分类和回归，分类是争对离散的数据，而回归是争对连续的数据，在数据预处理好的基础上要对数据进行预测，通常 ...

2016年8月20日 - 分類器，顧名思義，希望把數據分成我們想要的幾個類別。首先我們假設一個目標可以用向量來表示。向量使用多個維度的數值來表示一個物體，比如 ...

2019年8月13日 - 樸素貝氏分類器建立在貝氏定理的基礎上，基於特徵之間互相獨立的假設（假定類中存在一個與任何其他特徵無關的特徵）。即使這些特徵相互依賴， ...