《分類器的評估與選擇》是依託北京科技大學，由郝紅衛擔任項目負責人的面上項目。
《分類器的評估與選擇》是依託北京科技大學，由郝紅衛擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 多分類器集成是提高手寫體字元識別系統性能的有效手段。本項目以手寫體數字識別為背景，研究分類器的評估和選擇問題，給出一套自動生成強分類器集成...
（5）根據（4）中的檢查和評估，修改訓練樣本，必要時重新選擇和評估訓練樣本；（6）將訓練樣本信息運用於合適的分類過程中。分類算法 常用的監督分類算法有以下幾種：（1）平行算法 又稱盒式決策規則，是根據訓練樣本的亮度值範圍形成一...
綜上所述, Filter 和Wrapper 特徵選擇方法各有優缺點. 將啟發式搜尋策略和分類器性能評價準則相結合來評價所選的特徵, 相對於使用隨機搜尋策略的方法, 節約了不少時間. Filter 和Wrapper 是兩種互補的模式, 兩者可以結合. 混合特徵選擇...
分類器的構造和實施大體會經過以下幾個步驟：選定樣本（包含正樣本和負樣本），將所有樣本分成訓練樣本和測試樣本兩部分。在訓練樣本上執行分類器算法，生成分類模型。在測試樣本上執行分類模型，生成預測結果。根據預測結果，計算必要的評估...
全書共分7章，內容包括：緒論、基於PRI的雷達輻射源信號分選、雷達輻射源信號脈內特徵參數提取、雷達輻射源信號脈內特徵參數評估與選擇、SVM分類器評估與選擇、雷達輻射源識別系統效果評估、雷達輻射源工作模式識別。圖書目錄 前言 第1章...
2.特徵：在分類問題中，輸入到分類器中的數據叫做特徵。以上面的股票漲跌預測問題為例，特徵就是前一天的交易量和收盤價。3.待選特徵：在決策樹的構建過程中，需要按照一定的次序從全部的特徵中選取特徵。待選特徵就是在步驟之前還沒...
1.4.5分類器的評估 第2章一元線性回歸 2.1回歸分析的性質 2.2回歸的基本概念 2.2.1總體的回歸函式 2.2.2隨機干擾的意義 2.2.3樣本的回歸函式 2.3回歸模型的估計 2.3.1普通小二乘法原理 2.3.2一元線性回歸的套用 2.3...
所以需要採用合適的方法進行特徵選擇，這樣樸素貝葉斯分類器才能達到更高的分類效率。其他 樸素貝葉斯算法在文字識別， 圖像識別方向有著較為重要的作用。 可以將未知的一種文字或圖像，根據其已有的分類規則來進行分類，最終達到分類的目的。
3.5.5 建立一個k?-最近鄰分類模型 62 3.6 簡單分類器#2：樸素貝葉斯分類器、 機率和違背承諾 64 3.7 分類器的簡單評估 66 3.7.1 機器學習的性能 66 3.7.2 分類器的資源消耗 67 3.7.3 獨立資源評估 73 3.8 ...
7.3.3文本中模型選擇可能的影響191 7.4利用集成方法系統性地提升性能192 7.4.1bagging與子採樣192 7.4.2boosting193 7.5分類器評估195 7.5.1分割為訓練部分和測試部分196 7.5.2絕對準確率度量197 7.5.3面向分類和信息檢索...
3.4.2 貝葉斯分類器 3.4.3 決策樹方法 3.4.4 隨機森林 3.4.5 支持向量機方法 3.4.6 人工神經網路 3.4.7 深度學習 3.4.8 遺傳算法 3.4.9 聚類算法 3.4.10分類器的選擇 3.5 分類模型評估方法 3.5.1 構建標準...
第 7 章 決策分析思維（一）：如何評估一個模型 142 7．1 對分類器的評估 143 7．1．1 簡單準確率的問題 143 7．1．2 混淆矩陣 144 7．1．3 樣本類別不均衡的問題 144 7．1．4 成本收益不均衡的問題 147 7．2 分類問題...
1.2.1特徵選擇 7 1.2.2特徵提取 8 1.3分類器設計問題 9 1.3.1分類器設計的基本方法 11 1.3.2分類器判別函式的設計 12 1.3.3分類器選擇的幾個原則 14 1.3.4分類器的使用方法 15 1.4聚類器設計問題 16 1.4.1聚類...
5.5粗糙集分類算法185 5.6分類器評估方法186 5.6.1評估分類器性能的度量187 5.6.2保持方法和隨機二次抽樣190 5.6.3交叉驗證190 5.6.4自助法191 5.6.5使用統計顯著性檢驗選擇模型191 5.7組合分類器技術193 5.7.1組合分類...
∣4.2.7 分類器的評估 90 ∣4.2.8 實例8：scikit-learn中的分類效果評估 92 4.3 數據聚類 92 ∣4.3.1 kMeans算法 92 ∣4.3.2 實例9：基於kMeans算法進行商品價格聚類 95 ∣4.3.3 二分-kMeans算法 98 ∣4.3.4 ...
《ROC曲線及其推廣型統計量的研究》是依託中國科學技術大學，由王占鋒擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 本項目的目標是研究兩分類問題中ROC曲線及其推廣型統計量的性質和套用。ROC曲線是度量標記物或分類器分類能力的一個重要指標...
第1～3章）介紹機器學習的基礎知識；第2部分（第4～10章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網路、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3部分（第11～16章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與...
117 利用各種評估指標對模型評分259 1171 選擇正確的分類器評估指標259 1172 選擇正確的回歸評估指標260 118 將算法連結起來形成管道260 1181 用scikit-learn實現管道261 1182 在格線搜尋中使用管道262 119 本章小結263 第12章 ...
擬設計一個包含FSVC分類器和SAFC-ANN分類器的模組化智慧型分類系統，通過數據特徵的自動選擇機制決定使用哪一分類器。算法在分割的同時學習數據集特徵並依此對參數做出動態調整，使整個系統達到最優的魯棒自動分割效果。本項目研究將為肝移植...
3.5.5 建立一個k-最近鄰分類模型 66 3.6 簡單分類器2：樸素貝葉斯分類器、機率和違背承諾 68 3.7 分類器的簡單評估 70 3.7.1 機器學習的性能 70 3.7.2 分類器的資源消耗 71 3.7.3 獨立資源評估 77 3.8 參考...
第3章 scikit-learn機器學習分類器32 3.1 選擇分類算法32 3.2 了解scikit-learn的第一步——訓練感知器32 3.3 基於邏輯回歸的分類機率建模37 3.3.1 邏輯回歸與條件機率37 3.3.2 學習邏輯代價函式的權重39 ...
5.5粗糙集分類算法190 5.6分類器評估方法191 5.6.1評估分類器性能的度量192 5.6.2保持方法和隨機二次抽樣195 5.6.3交叉驗證195 5.6.4自助法195 5.6.5使用統計顯著性檢驗選擇模型196 5.7組合分類器技術197 5.7.1組合分類...
第3章 分類簡介：樸素貝葉斯與最近鄰算法 第4章 使用決策樹進行分類 第5章 決策樹歸納：使用熵進行屬性選擇 第6章 決策樹歸納：使用頻率表進行屬性選擇 第7章 評估分類器的預測精度 第8章 連續型屬性 第9章 避免決策樹的過度擬合 ...
