线性模型1. 用于二分类的线性模型2. 用于多分类的线性模型
线性模型也同样应用于分类问题。
1. 用于二分类的线性模型
首先我们看一下二分类，预测公式：
这个公式上一篇博文里面的线性回归公式非常相似，但是我们没有返回特征的加权求和，而是为预测设置了阈值（0）。如果函数值小于0，我们就预测类别-1；若函数值大于0，我们就预测类别+1。
最常见的两种线性分类算法是Logistic回归和线性支持向量机（线性SVM）
在这里我们将两个模型应用在forge数据集上，并将线性模型找到的决策边界可视化。
运行代码如下：
from sklearn.linear_model import LogisticR
2021-11-13 16:09:57
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cbr-classify
基于案例推理的分类学习算法，即Case-Based-Reasoning。
2021-10-18 15:27:55
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为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objective optimizes multiclass SVM based on AUC)算法。该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果。实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果。
2021-10-18 09:03:15
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高斯过程 回归 分类的经典书籍还有相关的工具包 Gaussian Processes for Machine Learning Carl Edward Rasmussen Christopher K. I. Williams The MIT Press
2021-10-15 15:19:51
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深度学习自学记录（3）——两种多分类混淆矩阵的Python实现（含代码）1、什么是混淆矩阵2、分类模型评价指标3、两种多分类混淆矩阵3.1直接打印出每一个类别的分类准确率。3.2打印具体的分类结果的数值4、总结
1、什么是混淆矩阵
深度学习中，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。它可以直观地了解分类模型在每一类样本里面表现，常作为模型评估的一部分。它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。
首先要明确几个概念：
T或者F：该样本 是否被正确分类。
P或者N：该样本 原本是正样本还是负样本
2021-04-09 15:28:45
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高斯过程 回归 分类的经典书籍还有相关的工具包
Gaussian Processes for Machine Learning
Carl Edward Rasmussen
Christopher K. I. Williams
The MIT Press
2019-12-21 22:14:39
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