分类任务的基础学习

2024-05-09 13:44
文章标签 分类 学习 任务 基础

本文主要是介绍分类任务的基础学习,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.什么是分类?

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2.局限性:

样本量逐渐变大的时候,准确率会下降——>因为线性回归曲线距离我们的原点越远,预测就会开始不准确,因为 x前面的倍数就会越来越小,这就导致了样本量变大,但是那些原来靠近原点的点的结果就会可能发生改变;
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3.逻辑回归模型

**和线性回归的区别就是:**方程不一样。
**效果:**能够很好地拟合数据,完成分类任务。
目的:根据数据特征和属性,计算归属于某一类别的概率P(x),根据其概率数值判断其所属类别(应用场景为二分类问题)
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3.1数学表达式:

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4. 逻辑回归处理分类任务:

将x=-10和x=100带入P(x)sigmod方程,根据是否大于0.5进行具体判断
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5.多因子情况的分类任务考虑:

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分类任务需要考虑两个最重要的大点,第一点是概率分布函数,第二点是g(x)这个关系函数
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5.1复杂分类任务的求解:

1.首先明确最小损失函数:
我们首先不再使用线性回归方程的损失函数,因为它需要连续的方程而非离散的点,故求不出极小值点,也就是求不出参数
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2.整体样本的损失函数J如下所示:
min(J(θ))
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而寻找θ等参数的极值本质还是梯度下降法:
本质:pi+1=pi-αf(pi)对pi求导
迁移:tempθj=θj-α
J(θj)对θj求导

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6.区分类散点图:

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7.如何利用sklearn得到二分类的边界函数

LogisticRegression:(逻辑回归模型)
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7.1如何优化边界函数得到更加优秀的结果:

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7.2评估模型的表现:

正确样本数量/总样本数量
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这篇关于分类任务的基础学习的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/973574

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