分類(lèi)輸出精品文章

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  模型評(píng)價(jià)(一) AUC大法

  ...并不是那么容易，首先我們要從ROC曲線說(shuō)起。對(duì)于某個(gè)二分類(lèi)分類(lèi)器來(lái)說(shuō)，輸出結(jié)果標(biāo)簽（0還是1）往往取決于輸出的概率以及預(yù)定的概率閾值，比如常見(jiàn)的閾值就是0.5，大于0.5的認(rèn)為是正樣本，小于0.5的認(rèn)為是負(fù)樣本。如果增...

  SoapEye 2019-07-30 14:21 評(píng)論0 收藏0
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  如何簡(jiǎn)單形象又有趣地講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？

  0. 分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的用途是分類(lèi)，為了讓大家對(duì)分類(lèi)有個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)，咱們先看幾個(gè)例子：垃圾郵件識(shí)別：現(xiàn)在有一封電子郵件，把出現(xiàn)在里面的所有詞匯提取出來(lái)，送進(jìn)一個(gè)機(jī)器里，機(jī)器需要判斷這封郵件是否是垃圾郵...

  toddmark 2019-04-25 18:00 評(píng)論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí) 面試常見(jiàn)問(wèn)題&答案 ②

  ...當(dāng)，就會(huì)出現(xiàn)偏差。舉個(gè)例子：如果對(duì)象是按顏色和形狀分類(lèi)的，但模型只能按顏色來(lái)區(qū)分對(duì)象和將對(duì)象分類(lèi)（模型過(guò)度簡(jiǎn)化），因而一直會(huì)錯(cuò)誤地分類(lèi)對(duì)象。 或者，我們可能有本質(zhì)上是多項(xiàng)式的連續(xù)數(shù)據(jù)，但模型只能表示線...

  gself 2019-06-26 18:44 評(píng)論0 收藏0
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  為什么是SoftMax？

  ...但激勵(lì)函數(shù)的形式卻大不一樣。 首先后面一層作為預(yù)測(cè)分類(lèi)的輸出節(jié)點(diǎn)，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)就代表一個(gè)分類(lèi)，如圖所示，那么這7個(gè)節(jié)點(diǎn)就代表著7個(gè)分類(lèi)的模型，任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)的激勵(lì)函數(shù)都是：$$ {sigma _i}(z) = frac{{{e^{{z_i}}}}}{{sumlimits_{j =...

  My_Oh_My 2019-07-30 18:38 評(píng)論0 收藏0