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降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。在低维空间下,数据更容易进行处理,如果降到三维以下,还可以将数据通过图像显示出来,因为人处在一个三维的空间。 数据显示并非大规模特征下的唯一难题,对数据进行简化还有如下一系列的原因:使得数据集更易使用;降低很多算法的计算开销;去...
转载自:在 Windows 上配置网卡多个 VLAN、多个虚拟网卡、实现单线多拨网速叠加(无需驱动支持)本文分为两节,分别是如何在 Windows 上利用...
4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法优点:在数据较少的情况下任然有效,可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感 。适用数据类型:标称型数据。 贝叶斯决策理论的核心思想:选择具有最高概率的决策。4.2条件概率 贝叶斯准备告诉我们如何交换条件概率中的条件与结果,即如果已知$p(x\mid c...
3.1决策树的构造 第二章介绍的k-近邻算法可以完成很多分类任务,但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义...
1、查准率和查全率查准率P(precision),表示所有被预测为正类的样本(TP+FP)是真正类(TP)的比例:召回率R(recall),表示所有真正类的样本(TP+FN)中被预测为真正类(TP)的比例:2、PR曲线绘制PR曲线的横坐标为召回率R,纵坐标为查准率P,绘制步骤如下:将预测结果按照预测为正类概率值排序;将概率阈值由1开始逐渐降低,按此顺序逐个把样本作为正例进行预测,每次可以计算...