Tag分类问题

机器学习笔记(7)分类和表观

/*本课程笔记依托于Machine Learning——Andrew Ng(Stanford University)*/ 在这一篇笔记中我想和大家探讨一下分类问题,前面的回归是倾向于求出real value,而这里的分类更加倾向于按照学习样本对未知数据进行分类,首先我们需要简述一下分类和回归在实际问题的中会有什么不同的表现 在这里我们引用一个判断肿瘤细胞是否为恶性肿瘤,0为否,1为是,上面是训练数据,如果我们使用线性回归来对数据进行拟合,当数据为原始的8个点时,拟合的结果为粉色直线,假设我们规定当可能性>0.5时就认为细胞为肿瘤细胞,<0.5则为正常细胞。通过拟合出的粉色直线可以看出好像还能完全符合,但是这里会带来一个问题,分类问题是要将结果指定在0...

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