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标签:机器学习

理论基础

分类模型评判指标(一) – 混淆矩阵(Confusion Matrix)

分类模型评判指标(一) – 混淆矩阵(Confusion Matrix)
简介 混淆矩阵是 ROC 曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法。 一句话解释版本: 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。 数据分析与挖掘体系位置 混淆矩阵是评判模型结果的……继续阅读 »

jiajun 8个月前 (07-11) 330浏览 0评论 0个赞

理论基础

感知机

感知机
感知机(Perceptron) 于 1957 年由 Rosenblatt 最早提出,是神经网络与支持向量机的基础。感知机是二分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取值为 1 或-1。感知机模型对应于输入空间(特征空间),是一个能将实例分为正负两类的分离超平面。 感知机的定义 假设输……继续阅读 »

jiajun 1年前 (2018-11-30) 448浏览 0评论 0个赞