2018年6月21日

机器学习评价指标 本文针对二元分类器
摘要： 机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线 在介绍指标前必须先了解“混淆矩阵”： 混淆矩阵 True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数，是正的，也预测正的 True Negative(真负，TN)：将负类预测为负 阅读全文
posted @ 2018-06-21 15:08 vivianzy1985 阅读(151) 评论(0) 推荐(0)
Sklearn -PCA 人脸识别 百度网盘sklearn学习API
摘要： PCA脸部识别现在让我们用PCA来解决一个脸部识别问题。脸部识别是一个监督分类任务，用于从照片中认出某个人。本例中，我们用剑桥大学AT&T实验室的Our Database of Faces数据集(http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/face 阅读全文
posted @ 2018-06-21 14:57 vivianzy1985 阅读(275) 评论(0) 推荐(0)
小技巧- 将List （n个记录，每个中有d个列） 转为 array （n行，d列）
摘要： X list有400个部分，每个部分的是10304行，列为1列 转为array ，400行，10304列 X=np.array(X) 阅读全文
posted @ 2018-06-21 14:36 vivianzy1985 阅读(128) 评论(0) 推荐(0)
用scikit-learn进行LDA降维
摘要： 在线性判别分析LDA原理总结中，我们对LDA降维的原理做了总结，这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中， LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDis 阅读全文
posted @ 2018-06-21 13:17 vivianzy1985 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)

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