[机器学习]机器学习（周志华）第2.3.4节中，代价曲线的理解？

最新推荐文章于 2024-10-31 22:25:21 发布
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文章标签： 机器学习
原文链接：https://www.zhihu.com/question/63492375/answer/1111641389
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在知乎上看到了很好的回答，直接附上链接link~
由于怕之后找不到，干脆再复制粘贴一份~

西瓜书《机器学习》阅读笔记4——Chapter2_代价曲线
CodeTutor
09-06 4707
代价曲线书中关于代价曲线介绍的太简洁了，只靠书中的内容是无法理解的。建议大家去看原论文。从分类器的ROC曲线上无法看出分类器的期望代价，而代价曲线是专门用于度量期望代价和operating condition之间的关系的。在介绍ROC曲线的时候提到过一组指定的（类别分布，误分类代价）称作一个operating condition，并且对应ROC空间中的一簇iso-performance直线。C(+|
机器学习——周志华
牛哇牛哇的博客
01-20 3282
以很高的概率 得到一个很好的模型训练数据 (数据样本)模型:决策树,神经网络,支持向量机,Boosting,贝叶斯网数据集:数据样本训练数据:用于得出模型测试数据:把模型拿来用示例(instance):色泽 根 敲声样例(example):色泽 根 敲声 好瓜(结果)属性(attribute):色泽 或者 根等属性空间:有几个属性就是几维属性空间(样本空间)特征向量(属性向量):属性空间中的向量(结果)不可知样本(unseen data):未来的数据,不可知假设:所用的模型,模型学到的东西,拟合函
机器学习（周志华）第2.3.4节中，代价曲线的理解？
weixin_46881031的博客
07-09 235
https://www.zhihu.com/question/63492375
机器学习模型性能评估（三）：代价曲线
机器学习算法那些事
11-09 7053
上文详细介绍了P-R曲线与ROC曲线的性能评估方法，P-R曲线与ROC曲线是基于均等损失代价的模型性能评估方法，本文承接上文，详细介绍基于非均等损失代价的模型性能评估方法，并对已介绍的性能评估方法进行了总结。 2.4 代价敏...
机器学习西瓜书-代价曲线
GinGin1968274261的博客
04-04 1798
机器学习西瓜书-代价曲线绘制代码
【转】代价曲线的理解
twt9628的博客
03-21 5241
主要参考： 机器学习（周志华）第2.3.4节中，代价曲线的理解？ - xf3227的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/63492375/answer/247885093 模型评估与选择（后篇）-代价曲线 文章目录基本概念定义：代价直线（未归一化）：代价直线（归一化）代价曲线 基本概念定义： 注意这里的类别定义有所不同，将第0类作为正类，第1类作为反类。...
周志华《机器学习》课后习题个人解答
01-30
周志华《机器学习》课后习题个人解答。各算法都拿numpy和pandas实现了一遍
《机器学习》周志华-CH3（线性模型）
一名混沌的大学生
08-24 1250
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称 LDA)是一种经典的线性学习方法,在二分类问题上因为最早由|Fisher,1936]提出,亦称“Fisher 判别分析”类别不平衡指分类任务中不同类别训练样例数目相差较大的情况，如998个反例，2个正例，如果全判反，编码矩阵有多种形式，常见二元码（正、反例），三元码（正，反，停用类）。维向量,例如属性“瓜类”的取值“西瓜”、“南瓜”、“黄瓜”可转化为。同等长度编码，理论上，任意两类之间编码距离越远，纠错能力越强。
周志华《机器学习》自学知识点笔记（第三章）
m0_74756644的博客
10-31 450
给定由d个属性描述的示例，其中是在第个属性上的取值，线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成其中和学得之后，模型就得以确定。线性模型形式简单、易于建模，许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于。
《机器学习by周志华》学习笔记-模型评估与选择-02模型性能度量
vanilla698的博客
02-29 562
本章主要对模型的性能指标错误率、精度（正确率）、查准率（准确率）、查全率（召回率）、F1指标、平衡点、ROC、AUC、代价敏感错误率、代价曲线、期望总体代价等做了详细的描述。
模型评估与选择（后篇）-代价曲线
热门推荐
qingyun_wudaoletu的博客
11-23 1万+
看博客上都在说书上关于代价曲线的介绍太过于简单，只考书中的内容无法理解，我当时看完竟然咩有这种感觉，看来功力是完完全全的不够啊！建议大家看原论文（有30多页，我没去看，有时间的朋友可以阅读一下） 知乎上这个版主的回答很好 机器学习（周志华）第2.3.4节中，代价曲线的理解？2017/11/17号更新的，有幸在写这篇之前看到^_^主要参考博客： 1.西瓜书《机器学习》阅读笔记4——Chapt
机器学习——代价敏感错误率与代价曲线
淼淼不暴躁!
10-27 3132
首先，你需要明确定义每种错误分类的代价。代价矩阵（cost matrix）是一个二维矩阵，其中的每个元素表示将真实类别i的样本错误地分类为类别j的代价。这个矩阵应该根据你的问题领域和需求来定义。
（《机器学习》完整版系列）第2章 模型评估与选择 ——2.5 代价的曲线美
qiy_icbc的博客
02-17 327
学习器（打分器）既产生ROC曲线【西瓜书图2.4】，又产生代价曲线【西瓜书图2.5】。 代价曲线（常将错误率称为代价），代价曲线为一种特殊的直线簇的包络。 评价模型时， ROC下的面积AUC越大越好，代价曲线下的面积越小越好。 我们还可得到非均等代价下相应的ROC曲线和代价曲线。
机器学习02-代价函数、线性回归、梯度下降
qq_43591530的博客
09-10 392
目录线性回归代价函数选择的依据平方和误差平均平方和误差定义图像梯度下降法α\alphaα 学习率线性回归的梯度下降 线性回归 是一种预测监督式学习的方法，它通常表现为如下形式 表现形式 h(x)=θ0+θ1∗xh ( x ) = \theta_0 + \theta_1 * x h(x)=θ0​+θ1​∗x 代表从x到y的映射函数，x代表输入，y代表输出。 对数据集进行简单的拟合，最简单的模型。表现形式为一次函数。比如 线性回归有一个训练集，我们选择了线性回归，那么要如何选择合适的参量使得我们的预测更为准
吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数
weixin_43889476的博客
07-17 426
文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数 1.过拟合   包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。   概括地说过拟合问题将会在变量过多的时候出现，这时训练出的假设能很好地拟合训练集，但是会出现一条千方百计地拟合数据的曲线，导致它无法泛化到新的样本中。   类似的说法同样可以应用到逻辑回归：   过了解决过拟合的问题，有两个方法来解决问题：   第一个办法是要尽量减少选取变量的数量： 人工检查变量清单
代价曲线与预测错误总体代价：如何在人工智能领域实现突破
AI天才研究院
12-31 413
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。在过去的几十年里，人工智能研究者们一直在寻找一种方法来使计算机能够像人类一样理解和解决问题。这一目标需要解决的问题非常多样化，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等等。 在人工智能领域，一个重要的概念是代价曲线(Cost Curve)。代价曲线是一种用于描述在不同程度上优化...
ROC曲线与“代价曲线”（cost-curve）的探究（1）
xiaoyi1888的博客
06-17 2369
引言   很多分类器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为负类。   在不同的应用任务中，根据实际需要，可以选择不同的阈值。如果我们更加重视“查准率(Precision Rate)”，那么可以将阈值选得较大；如果我们更重视“召回率(Recall Rate)”，那么可以将阈值选得较小。   当样本分布给定的时候，对于特定的阈值，我们都可以用该分类器进行测试，计算出真正例率(True Positive Rate，简称TPR，TPR=TPTP+FN
奶奶也能看懂的机器学习（一）——代价函数（cost function）
Kerwin-Lin的博客
08-17 2112
什么是代价函数 在机器学习中，我们往往希望从已获得的离散数据中拟合出一个尽可能准确的函数（或者说是曲线） 举个例子：已知获得了一个（x，y）数据集,并根据这个数据集在坐标中画出点 我们可以自己定义一个函数h(x)=θ_0+θ_1* x，分别来拟合这个数据.现在分别定义了三个函数，其表现形式分别是图中的这三条线， 那如何确定哪个函数拟合比较准确，有什么判定标准吗？这里我们常用的方法是用把每个y在垂直方向的偏差的平方求和，表示为： 其中我们规定：J 称作代价函数（cost function） m=样本总数
二、机器学习基础10（代价与偏差）
myani的博客
04-18 675
代价敏感错误率与代价曲线 代价敏感错误率： 其数学表达式为： 代价曲线： 在均等代价时，ROC 曲线不能直接反应出模型的期望总体代价，而代价曲线可以。 代价曲线横轴为[0,1]的正例函数代价;代价曲线纵轴维[0,1]的归一化代价。 偏差与方差 泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和，即 generalization error=bias+variance+noise 噪声：描述了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。 假定期望噪声为零
机器学习周志华第二章答案
最新发布
01-13
在探讨周志华所著《机器学习》一书中第二章的内容时，重点在于理解不同评价指标以及如何基于这些度量标准挑选最优模型。本章节深入讨论了多种性能衡量方法及其应用场景。 #### 性能度量的重要性 为了有效对比各类...
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