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machine-learning 分类

查修谨
2023-03-14
本文向大家介绍machine-learning 分类,包括了machine-learning 分类的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

示例

想象一个系统想要检测一篮水果中的苹果橙子。系统可以采摘水果,提取水果的某些特性(例如,该水果的重量)。

假设系统有一位老师!教该系统哪些对象是苹果,哪些是橙子。这是监督 分类问题的一个示例。由于我们已标记了示例,因此受到了监督。这是分类,因为输出也可以预测我们的对象也属于哪个类。

在此示例中,我们考虑了3个功能(属性/解释变量):

  1. 所选水果的重量大于.5克

  2. 尺寸大于10厘米

  3. 颜色是红色吗

(0表示否,1表示是)

因此,代表一个苹果/橙色,我们有一个series(called vector)3properties(often called a feature vector)

(例如[0,0,1]表示此水果重量不大于0.5克,其大小不大于10厘米,颜色为红色)

因此,我们随机选择10个水果并测量其性质。然后,老师(人类)将每个水果手动标记为apple => [1]或orange => [2]

例如:老师选择一种苹果水果。这个苹果在系统上的表示可能是这样的: [ 1,1,1 ] => [1],这意味着该水果的1.重量大于.5克2.尺寸大于10厘米,并且3。这种水果的颜色是红色,最后是苹果(=> [1])

因此,对于所有10个水果,老师将每个水果标记为apple [=> 1]或orange [=> 2],然后系统会找到其属性。如您所料,我们有一系列vector(that called it matrix)代表整个10种水果。

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