贝叶斯分类器
12/21/2017 11:55:07 AM 贝叶斯分类器的出发点是贝叶斯定理 \[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}.\] 贝叶斯定理由英国学者托马斯·贝叶斯(1702~1763)提出,于1763年被发表。从发表的时间来看,这个定理的背后肯定故事很多。大家可以去了解一下相...
利用贝叶斯分类器实现手写数字识别
1、实验环境 Win7下使用 Eclipse IDE JAVA语言 2、样本准备 拥有测试和训练两组样本,其内容为手写数字图片。 3、样本处理 将图片进行二值化。使用数组binaryImagenum1记录每个像素点...
贝叶斯分类器
1.贝叶斯公式 离散变量: 连续变量: (大P代表离散事件的概率,小p代表概率密度函数) 理解:B发生的情况下,属于A类的概率(后验概率)等于A类中条件B发生的概率(条件概率,统计得出)乘上A类发生的概率(先验概率) 2.贝叶斯分类问题 已知: c个类别的先验概率P(ωi),类条件概率密度函数p(...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器 一、贝叶斯定理 所谓"条件概率"(Conditional probability),就是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示。 根据文氏图,可以发现 同理可得, 所以, 即 其中, P(A)称为"先验概率"(Prior prob...
朴素贝叶斯分类器
分类器是根据某一事物一系列特征来判断该事物的类别。朴素贝叶斯分类器就是根据先验概率应用贝叶斯公式来求解 后验概率的一种分类器,哪种类别的概率大,就划分为哪种类别。(先验概率和后验概率不熟悉的请看最大似然估计),其实原理很简单,并不需要什么复杂的训练结构,复杂只是计算量,这个交给计算机即可,所...
贝叶斯分类器
贝叶斯定理: 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是指在B发生的情况下A发生的可能性。贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一...
TensorFlow 深度学习笔记 从线性分类器到深度神经网络
转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 Limit of Linear Model 实际要调整的参数很多 如果有N个Class,K个Labe...
DNNClassifier 深度神经网络 分类器
An Example of a DNNClassifier for the Iris dataset. models/premade_estimator.py at master · tensorflow/models · GitHub https://github.com/tensorflow...
基于PyTorch的深度学习入门教程(五)——训练神经网络分类器
前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍。 Part1:PyTorch简单知识 Part2:PyTorch的自动梯度计算 Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 Part4:训练一个神经网络分类器 Par...
神经网络和深度学习之神经元和分类器
一、计算机和人相互依存 当今社会,计算机在我们的生活和工作中扮演着重要的角色,人类使用计算机帮助他们进行大量的计算,通过计算机让每个人相互通信等等。但时代的进步让我们对计算机的要求越来越高,人类希望它能够从事越来越复杂的工作。乍看计算机进行计算以及通信工作的原理好像很复杂难懂,实际上计算机能够进行这...
翻译与学习:基于深度卷积神经网络的ImageNet分类器
基于卷积神经网络的ImageNet分类器 作者: Alex Krizhevsky-多伦多大学(加拿大) Ilye Sutskever-多伦多大学 Geoffrey E. Hinton-多伦多大学 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络...
深度学习6:softmax线性分类器与神经网络分类的性能比较
本文会比较softmax分类与三层神经网络的性能进行比较。 第一步构造数据集: 构造数据集源码:(编译环境Jupyter Notebook python3) import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pl...
从自我学习到深层网络——建立你的第1个深度网络分类器
自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器,上一节看到,训练400次,准确率为98.2% 在此基础上,我们可以搭建我们的第一个深度网络:栈式自编码(2层)+Softmax分类器 简单地说,我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。 和自我学习很像,似乎就是新加了一层,但是其...
TFboys:使用Tensorflow搭建深层网络分类器
前言 根据官方文档整理而来的,主要是对Iris数据集进行分类。使用tf.contrib.learn.tf.contrib.learn快速搭建一个深层网络分类器, 步骤 导入csv数据 搭建网络分类器 训练网络 计算测试集正确率 对新样本进行分类 数据 Iris数据集包含150行数据,有三种不...
从自我学习到深层网络——建立你的第1个深度网络分类器
自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器。上一节看到。训练400次。准确率为98.2% 在此基础上。我们能够搭建我们的第一个深度网络:栈式自编码(2层)+Softmax分类器 简单地说。我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。 和自我学习非常像,似乎就是新加了一层,可...
从自我学习到深层网络——建立你的第1个深度网络分类器
自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器,上一节看到,训练400次,准确率为98.2% 在此基础上,我们可以搭建我们的第一个深度网络:栈式自编码(2层)+Softmax分类器 简单地说,我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。 和自我学习很像,似乎就是新加了一层,但是其...
分类器评价与在R中的实现:ROC图与AUC
分类模型评价一般有以下几种方法:混淆矩阵(Confusion Matrix)、收益图(Gain Chart)、提升图(Lift Chart)、KS图(KS Chart)、接受者操作特性曲线(ROC Chart)。“分类器评价与在R中的实现”系列中将逐个介绍。 之前已介绍过最基础的混淆矩阵、收益图与提...
分类器评价指标
混淆矩阵 Confusion Matrix Accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN) ; Precision = TP/(TP+FP); //预测对的正样本在所有预测为正的样本中的比例 Recall = TP/(TP+FN); //预测对的正样本在所有真正正样本中的...
详解逻辑回归与评分卡-名为“回归”的分类器【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:[菜菜TsaiTsai]链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili]逻辑回归,是一种名为“回归”的线性分类器,其本质是由线性回归变化而来的,线性回归是机器学习中最简单的的回归算法,它的方程是$$z=\theta_{0}+\the...
机器学习小白看过来,带你全面了解分类器评价指标
AI 研习社按:为你的分类器选择正确的评价指标十分关键。如果选不好,你可能会陷入这样的困境:你认为自己的模型性能良好,但实际上并非如此。 近日,towardsdatascience 上的一篇文章就深入介绍了分类器的评价指标,以及应该在什么场景下使用,AI 研习社将内容编译整理如下: 在本文中,你将...