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笔记.
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实战
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核心算法
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结论部分记在这里
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混淆矩阵指标的特点和选择指标的介绍
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混淆矩阵的主要指标
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介绍了混淆矩阵的作用
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介绍任务
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数据集大致介绍
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这是回归模型的数学表达式及模型展示
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分类的两个模型:
K近邻:找input数据(图片绿色的点)最邻近的N个数据,都是哪类的 (图片上,附件3个两个红,一个蓝)。找到 点最多的那个类(蓝,有两个点),就把input点(绿色),归为该类(蓝色)。
逻辑回归分类:(通常用于2分类)通过模型,得到input点 属于某类的概率,小于0.5认为上A类,大于0.5认为上B类。
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逻辑回归,不需要指定 函数(线性、几次方、指数等)
code: https://github.com/hanbingjiao/ML-Python3-LogisticRegression-Demo/
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