这是期望最大化算法如何学习高斯混合模型的3D可视化。数据被读入或生成在一般协方差高斯簇中。播放一部电影,通过EM算法的迭代显示高斯混合模型的演变。真实模型仅在每次迭代时可用,因此通过在这些锚帧之间插入足够多的“帧”来呈现3D高斯运动的错觉(显示为1个标准差的椭球)。
通过EM算法学习GMM的3D可视化
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主要工具包括:
汇总表: 展示决策树的基本信息和统计数据。
导航浏览器: 提供交互式界面,方便用户浏览决策树的各个节点。
图形显示: 以图形化方式呈现决策树结构,清晰直观。
评价图表: 展示决策树的评估指标,帮助用户判断模型的性能。
通过这些工具,用户可以深入了解决策树的构建过程和结果,从而更好地应用于实际决策中。
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如何解读可视化阈值曲线:
X轴: 假正率 (FPR),表示被错误分类为正例的负例比例。
Y轴: 真正率 (TPR),表示被正确分类为正例的正例比例。
颜色: 表示不同的阈值。
通过观察曲线走向以及不同阈值下的 TPR 和 FPR,我们可以选择最佳的阈值以达到 desired 的分类效果。
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