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机器学习入门学习
共 4 篇文章
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1
机器学习入门(二) — 回归模型-理论1 预测房价2 线性回归
2
机器学习入门(四) — 分类模型1 分类-分析情感2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统3 分类器应用4 线性分类器5 决策边界6 训练和评估分类器7 什么是好的精度
3
机器学习入门(八) — 推荐系统我们在哪能见到推荐系统3 推荐的分类模型4 协同过滤
4
机器学习入门(十) — 深度学习1 深度学习:图像搜索2 神经网络3 深度学习在计算机视觉中的应用4 深度学习的性能5 计算机视觉中的深度学习6 深度学习的挑战7 迁移学习8 深度学习总结
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机器学习入门学习
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清单「机器学习入门学习」 02/04
机器学习入门(四) — 分类模型1 分类-分析情感2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统3 分类器应用4 线性分类器5 决策边界6 训练和评估分类器7 什么是好的精度
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1 分类-分析情感
2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统
2.1 今天是个好日子,我想在一家日本餐厅预订一个座位
2.2 正面的评价不能代表所有方面都是正面的
2.3 从评价到主题情感
2.4 智能餐厅评价系统
核心构造模块
3 分类器应用
3.1 分类器
示例多元分类器:输出 y 多于两类
垃圾邮件过滤
图像分类
个性化医学诊断
读懂你的心
4 线性分类器
表示分类器
阈值分类器的问题
(线性)分类器
给句子打分
5 决策边界
假如只有两个非零权重的词语
决策边界示例
决策边界区分了正面和负面的预测
6 训练和评估分类器
训练分类器 = 学习权重
分类误差
分类误差 / 精度
7 什么是好的精度
如果忽略句子直接猜测,会发生什么?
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