在分类（Classification）问题与回归（Regression）问题之间，有着一个重要的区别。
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤、李泽南 分类问题和回归问题之间有着很重要的区别。从根本上来说，分类是预测一个标签，回归是预测一个数量。我经常看到这样的问题：如何计算回归问题的准确率？ 这种问题意味着提问的人并没有真正理解分类和回归之间的差别，以及准确率到底是在评估什么？ 你会在这篇文章中发现分类和回归之间的区别。 读完本文，你会了解以下内容： 预测建模是关于学习从输入到输出的函数映射的问题，这个映射
既然要判断程度，就必然会用到能够描述“多少”的数值型指标。今天我们就要介绍几种分类模型最常用的评价指标。
当你为某个分类问题建立了一个模型时，一般来说你会关注该模型的所有预测结果中正确预测的占比情况。这个性能指标就是分类正确率。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节探讨使用分类准确度指标可能会引发的问题，对于极度偏斜的数据使用分类准确度并不能准确的评价算法的好坏。最后介绍混淆矩阵。
① 目的 : 根据现有的数据集的 若干 ( 1 个或多个 ) 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 预测其它属性值 ;
这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误报的数量（模型错误地预测正类），FN表示假阴性的数量（模型错误地预测阴性类），TN表示真阴性的数量（模型正确预测阴性类）。
机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归。本文将浅谈下两者的区别。
表示真正类（True Positive）的样本数，即被分类器正确预测为正类的样本数；
首先，AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写。基本上，Ada Boosting是第一个为二进制分类开发的真正成功的增强算法。此外，它是理解助推的最佳起点。此外，现代助推方法建立在AdaBoost上，最显著的是随机梯度增强机。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
机器学习模型的评估指标很多，对于分类问题常会看到AUC作为性能衡量指标，大家往往对AUC值本身感兴趣，如其具体值的物理含义等。本文希望不引入太多公式，简单讨论下AUC指标。
1 . 数据挖掘任务分类 : 数据挖掘任务分为 模型挖掘 和 模式挖掘 , 其中 模型挖掘 包含 描述建模 和 预测建模 ;
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
接收者操作特征曲线（ROC）可以用来对分类器的表现可视化，可以依据分类器在ROC上的表现来选择最终的模型。
举一个简单易懂的例子：将电子邮件分类为“ 垃圾邮件 ”或“ 非垃圾邮件”（二分类的典型特征“非此即彼”，关于二分类，后文会涉及）。
分类模型（分类器）是一种有监督的机器学习模型，其中目标变量是离散的（即类别）。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。我们建立模型的目的是对全新的未见过的数据进行处理，因此，要建立一个鲁棒的模型，就需要对模型进行全面而又深入的评估。当涉及到分类模型时，评估过程变得有些棘手。
初入机器学习，无论是在书本上，还是在学习平台上，第一个介绍的就是监督学习，那么什么是监督学习呢？监督——顾名思义，把你“看着学习”，说的直白一点就是让你的计算机明白一种规律，并且按照这种规律进行大量的学习，最后通过该规律进行预测或者分类。
本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别，人脸识别，语音识别等。
Boosting（提升，提高）是一种集成技术，它通过综合多个弱分类器来获得一个强的分类器。
假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法就叫做集成方法。
可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说，你可以快速地回答下面的问题么:
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的，最著名的当属2006年美国Netflix prize竞赛，获胜方通过融合了107种算法最终获得百万美元的奖金。本文将讨论最常用的几种集成算法: 投票分类器
现实中常遇到多分类学习任务，有些二分类学习方法可以直接推广到多分类，但在更多情况下，是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。
Content: 2 Logistic Regression. 2.1 Classification. 2.2 Hypothesis representation. 2.2.1 Interpreting hypothesis output. 2.3 Decision boundary. 2.3.1 Non-linear decision boundaries. 2.4 Cost function for logistic regression. 2.4.
如图1-11所示的树状图展现了当代女大学生相亲的决策行为。其考虑的首要因素的是长相，其他考虑因素依次为专业、年龄差和星座，同意与否都根据相应变量的取值而定。
机器学习主要用于解决分类、回归和聚类问题，分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类的类别）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一个类别称作负类（negative class），比如判断垃圾邮件。多分类问题是指从多个分类中选择一个类别。
第7章 集成学习与随机森林 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如，你可
上节中我们讲解了决策树的使用： 机器学习三人行(系列八)----神奇的分类回归决策树(附代码) 本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的，最著名的当属2006年美国Netflix prize竞赛，获
本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，详细介绍回归和分类 （Regression And Classification）。
本篇内容对应机器学习课程的第二次视频~~~~~~~ 大纲: 2 Logistic Regression. 2.1 Classification. 2.2 Hypothesis representation. 2.2.1 Interpreting hypothesis output. 2.3 Decision boundary. 2.3.1 Non-linear decision boundaries. 2.4 Cost function for logistic
解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，首先需要收集问题的资料，深入理解问题，然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。
针对二元分类结果，常用的评估指标有如下三个：查准率（Precision）、查全率（Recall）以及F-score。这篇文章将讨论这些指标的含义、设计初衷以及局限性。
真正（True Positive , TP）被模型预测为正的正样本； 假负（False Negative , FN）被模型预测为负的正样本； 假正（False Positive , FP）被模型预测为正的负样本； 真负（True Negative , TN）被模型预测为负的负样本。
混淆矩阵是一个表，经常用来描述分类模型(或“分类器”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解，但是相关术语可能会令人混淆。
机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标：从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。机器学习是计算机科学的一个分支，侧重的是从数据中建立有机的系统，而不是用目的很明显的规则去编程。而统计学是数学的一个分支，侧重的是用数学公式建立变量之间的联系。近年来，随着计算机硬件成本的不断降低和数据量的极大增加，数据科学家得以充分利用机器学习手段来分析和挖掘数据。另一方面，统计建模技术则早在计算机问世前就已经存在。
作者简介 邹波，京东JIMI核心算法架构师，致力于NLP领域和深度学习方向。目前负责用户未来意图预测，智能分流，会话结束预测等项目，极大的提高了客服工作效率，同时也降低人力成本，提升了客户体验。 随着近年来人工智能技术的发展，Chatbot聊天机器人越来越普及，随之而来的用户访问不断增多，如何让Chatbot系统在解决用户问题的同时简化用户操作，优化用户与机器人聊天过程中的体验成为当前难点。 目前的智能问答机器人不仅需要实现智能人机交互（文本、语音等）的全渠道多媒体整合应用，而且需要各领域内大数据、深度语
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。
据预处理是总称，涵盖了数据分析师使用它将数据转处理成想要的数据的一系列操作。例如，对某个网站进行分析的时候，可能会去掉 html 标签，空格，缩进以及提取相关关键字。分析空间数据的时候，一般会把带单位（米、千米）的数据转换为“单元性数据”，这样，在算法的时候，就不需要考虑具体的单位。数据预处理不是凭空想象出来的。换句话说，预处理是达到某种目的的手段，并且没有硬性规则，一般会跟根据个人经验会形成一套预处理的模型，预处理一般是整个结果流程中的一个环节，并且预处理的结果好坏需要放到到整个流程中再进行评估。 本次，
你呀，你别再关心灵魂了，那是神明的事。你所能做的，是些小事情，诸如热爱时间，思念母亲，静悄悄地做人，像早晨一样清白。
作者：王千发 编辑：王抒伟 零 全篇概述： 对于分类算法，我们熟知的评价指标是准确率(accuracy)，但是在实际问题中，我们想要得到一个优秀的模型，仅仅使用准确率是不够的。 比如在，乳腺癌数据集中： 其中201名没有复发（标记为0），85名复发（标记为1）。 显然这是一个不平衡数据集，假如我们的分类模型将所有的患者都预测为未复发，那么这个模型的准确率是（201／286）*100%也就是70.28%，这是一个比较高的准确率了。 但是这样的模型实际上是很差的，将所有的复发的人都预测为不会复发，那么患者得到
区分预测模型和分类模型是很重要的一个事情。在很多决策应用中，分类模型代表着一个“不成熟”的决定，它组合了预测模型和决策制定，但剥夺了决策者对错误决定带来的损失的控制权 (如随机森林中的服从大多数原则，51棵树预测结果为患病49棵树预测结果为正常与91棵树预测结果为患病``9棵树预测结果为正常返回的结果都是患病)。如果采样标准或损失/收益规 (在预测疾病时，更看重敏感性而非假阳性)则发生改变，分类模型也需要相应的改变。而预测模型是与决策分开的，可用于任何决策制定。
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