#分类算法

机器学习实战1-kNN最近邻算法

文章目录机器学习基础机器学习的关键术语k-近邻算法（KNN）准备：使用python导入数据实施kNN分类算法示例：使用kNN改进约会网站的配对效果准备数据：从文本文件中解析数据分析数据准备数据：归一化数值测试算法
wa的一声哭了·2023-08-08 23:38

自然语言处理：长文本场景下的关键词抽取实践

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-08-08 14:47

自然语言处理[信息抽取]：MDERank关键词提取方法及其预训练模型----基于嵌入的无监督 KPE 方法 MDERank

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-08-08 14:47

自然语言处理文本分割[Text segmentation]：PoNet算法使用多粒度Pooling结构替代attention的网络

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-08-08 14:46

数据分类机器学习算法（支持向量机 | 朴素贝叶斯 | 逻辑回归 | 决策树 | 神经网络）

分类分类算法是机器学习技术，用于预测输入数据属于哪个类别。他们是有监督的学习任务，这意味着他们需要标记的训练示例。
亚图跨际·2023-08-08 05:08

7_分类算法—逻辑回归

文章目录逻辑回归：1Logistic回归（二分类问题）1.1sigmoid函数1.2Logistic回归及似然函数（求解）1.3θ参数求解1.4Logistic回归损失函数1.5LogisticRegression总结2Softmax回归（多分类问题）2.1Softmax算法原理2.2Softmax算法损失函数2.3Softmax算法梯度下降法求解3总结逻辑回归：线性回归的式子作为输入判断某一类别
少云清·2023-08-07 21:20

python sklearn 朴素贝叶斯分类

概述朴素贝叶斯分类器(NaïveBayesclassifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。
ClownFreeMan·2023-08-07 19:19

NLP自然语言处理中的阅读理解

NLP中的阅读理解同样是提出文章中的中心句，不过不同的是，这是利用机器自动提取出来，其中涉及到NLP中LR（逻辑回归）分类算法、XGboost模型。
小罐子的唠叨·2023-08-07 11:47

深度学习，计算机视觉任务

计算机视觉面临的挑战：照射角度、形状改变、部分遮蔽和背景混入1.K近邻算法K(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是
Williamtym·2023-08-07 06:42

数学建模—分类模型

对于而分类模型，我们将介绍逻辑回归（logisticregression）和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤下
Wei&Yan·2023-08-07 05:21

线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

分类算法的目标值是离散型的如果目标值是连续型的值，就需要回归算法比如房价预测、销售额预测、贷款额度预测等回归算法-线性回归分析举个栗子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩（各个特征跟某个值组合在一起去预测
MacsenChu·2023-08-06 05:05

决策树（ID3、C4.5与CART）——从信息增益、信息增益率到基尼系数

4、正则化5、总结五、CART1、简介2、分类树2.1、基尼指数2.2、基尼指数与熵的关系2.3、连续特征2.4、离散特征2.5、生成步骤：3、回归树3.1、方差3.2、CART剪枝一、决策树决策树是分类算法
戎梓漩·2023-08-06 05:34

基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用 KNN 进行训练（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用KNN（K-NearestNeighbors，K最近邻算法）进行训练是一种特征选择和分类算法的组合。
然哥依旧·2023-08-06 05:59

机器学习基础08-模型选择02-分类算法矩阵（基于Pima 数据集）

分类算法矩阵分类问题或许是最常见的机器学习问题，并且有多种评估矩阵来评估分类算法。以下几种用来评估分类算法的评估矩阵：·分类准确度。·对数损失函数（Logloss）。·AUC图。·混淆矩阵。
玩转AI·2023-08-04 20:43

22 | 贝叶斯分类算法

文章目录介绍什么是贝叶斯分类算法？贝叶斯分类算法的应用场景贝叶斯定理贝叶斯定理的基本原理贝叶斯定理的公式推导贝叶斯定理的应用举例代码介绍什么是贝叶斯分类算法？
刘润森！·2023-08-04 19:58

《算法图解》note 10 K近邻算法

该算法可细分为两种类型：判断样本类别的分类算法，计算样本数据的值的算法。2.python实现方式可用python的scikit-learn包实现K近邻算法。调用包的方式如下：fromskl
billyang916·2023-08-04 01:34

分类算法实测

决策树算法  数据集是某学校男性女性的身高体重信息。数据说明：height身高、weight体重、category0男1女、rand随机数、features特征值相关源码：ClassifyDecisionTree.scala+------+------+--------+--------------------+------------+|height|weight|category|rand|f
匪_3f3e·2023-08-03 13:12

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）

1朴素贝叶斯算法介绍朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。
智慧医疗探索者·2023-08-03 02:32

机器学习算法----KNN K邻近 (K值的选择) (学习笔记)

我刚才看到一个视频教程，里面的老师说KNN是一个聚类算法，我疑惑了一秒，然后出去确认了一下他讲错了，KNN是分类算法，分类和聚类在数据上都是有本质区别的，可以在我整理聚类的那篇学习笔记里看到聚类和分类的区别
深度不学习！！·2023-08-03 02:25

2023年第四届“华数杯”数学建模思路 - 案例_ ID3-决策树分类算法

文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法的优化处
m0_71450098·2023-08-02 05:48

Python实现GA遗传算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）最早是由美国的Johnholland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方
胖哥真不错·2023-08-01 11:09

分类算法列一下有多少种？应用场景？分类算法介绍、常见分类算法优缺点、如何选择分类算法、分类算法评估

分类算法分类算法介绍概念分类算法常见分类算法NBSLRSVM算法ID3算法C4.5算法C5.0算法KNN算法ANN算法选择分类算法分类算法性能评估分类算法介绍概念数据挖掘任务通常分为两大类：预测任务，根据其他属性的值
小葵向前冲·2023-07-31 10:29

【机器学习】分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB

朴素贝叶斯1、朴素贝叶斯API2、朴素贝叶斯算法实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、特征归一化2.4、贝叶斯算法处理并评估3、常见问题朴素贝叶斯法（NaiveBayesmodel简称NBM）是基于「贝叶斯定理」与「特征条件独立假设」的分类方法。「贝叶斯定理」：也叫贝叶斯公式，用来描述两个「条件概率」之间的关系。比如你看到一个人总是做好事，那这个人多半会是一个好人。「特征条件独立假设
士别三日wyx·2023-07-31 10:24

基于Adaboost的音乐情绪分类算法

基于Adaboost的音乐情绪分类算法-2015实习设计总结=========================================基于Adaboost的音乐情绪分类算法-2015实习设计总结写在开头
芥末的无奈·2023-07-29 05:59

【NLP入门教程】十五、FastText保姆教程

1.FastText简介FastText是一种基于词袋模型和n-gram特征的文本分类算法。相比于传统的词袋模型，Fas
晨星同行·2023-07-28 19:37

【NLP入门教程】十七、朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一种常用的概率分类算法，尤其在文本分类领域得到广泛应用。它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设，具有简单、高效和良好的可扩展性。
晨星同行·2023-07-28 19:37

02 推荐算法-(01) Model-Based 协同过滤算法

以下对Model-BasedCF算法做一个大致的分类：基于分类算法、回归算法、聚类算法基于矩阵分解的推荐基于神经网络算法基于图模型算法接下来我们重点学习以下几种应用较多的方案：基于K最近邻的协同过滤推荐基于回归模型的协同过滤推荐基于矩阵分解的
da_journeyer·2023-07-28 12:19

【机器学习】分类算法 - 模型选择与调优GridSearchCV（网格搜索）

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：零基础快速入门人工智能《机器学习入门到精通》模型选择与调优1、交叉验证2、网格搜索3、模型选择与调优API4、案例演示4.1、特征集获取划分4.2、特征标准化4.3、KNN算法处理4.4、参数调优K-近邻算法的K是指邻居的个数，「K值」不同，算法的「准确率」也不同，我们
士别三日wyx·2023-07-28 10:18

基于MATALB编程的深度信念网络DBN的01分类编码三分类预测，DBN算法详细原理

神经网络的原理DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）DBN的语音分类识别基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-07-28 05:52

最近邻回归分类算法（样本距离，维度灾难，最优K值）

说明最近邻法（k-nearestneighbors，k-NN）是一种基本的机器学习分类（或回归）算法。它的工作原理是，对于一个输入的未知样本，k-NN算法会在训练集中找到与其特征最接近的k个样本。对于分类问题，这k个样本中出现次数最多的类别就会被认为是未知样本的类别；对于回归问题，则返回这k个样本的输出值的平均值（或其他统计值）。以下是k-NN算法的一般步骤：计算距离：k-NN算法首先计算未知样本
卢延吉·2023-07-28 00:38

分类算法 - adaboost

一、定义Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost算法已被证明是一种有效而实用的Boosting算法。该算法是Freund和Schapire于1995年对Boosting算法的改进得到的，其算法原理是通过调整样本权重和弱分类器权值，从训练出的弱分类器中筛选出权值系数最小
dora_yip·2023-07-28 00:05

sklearn实验2——使用KNN对鸢尾花数据集分类

2、实验原理KNN算法是一种简单分类算法。
lyb06·2023-07-27 14:09

深度学习笔记（2）——逻辑回归（基于梯度下降）

文章目录基本概念定义优点基于梯度下降损失函数损失函数表达式为什么选其为损失函数代码实现基本概念定义逻辑回归算法虽然名字上是回归，但实际上是二分类算法。
晓山清·2023-07-27 03:55

Python基于PyTorch实现卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景卷积神经网络，简称为卷积网络，与普通神经网络的区别是它的卷积层内的神经元只覆盖输入特征局部范围的单元，具有稀疏连接（sparseconnectivity）和权重共享（weightshared）的特点，而且其中的过滤器可以做到对图像关键特征的抽取。因为这一特点，卷积神经
胖哥真不错·2023-07-25 22:22

Python基于PyTorch实现循环神经网络分类模型(LSTM分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景LSTM网络是目前更加通用的循环神经网络结构，全称为Long Short-Term Memory，翻译成中文叫作“长‘短记忆’”网络。读的时候，“长”后面要稍作停顿，不要读成“长短”记忆网络，因为那样的话，就不知道记忆到底是长还是短。本质上，它还是短记忆网络，只是用某
胖哥真不错·2023-07-25 22:12

【鸢尾花的k值调优】

K近邻算法简介K近邻算法是一种简单而有效的分类算法。它的基本思想是：对于一个未知样本，通过计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的k个样本，然后根据这k个样本的类别来预测未知样本
武帝为此·2023-07-25 21:11

机器学习入门：第八章 支持向量机

**支持向量机(SVM--SupportVectorMachine)**是一种非常好的分类算法，是公认的在线性和非线性分类中效果较好的一种分类器。
go2coding·2023-07-25 19:52

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情
简简单单做算法·2023-07-25 15:32

逻辑回归概述

逻辑回归介绍1.逻辑回归的应用场景逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。
加油吶·2023-07-24 20:56

大厂机器学习面试题

SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。
zhangyuexiang123·2023-07-22 04:33

python处理保存富文本内容到数据库中报语法错误的问题

譬如：remark="\"oct图片进行amd四分类算法\\n#调用算法获取单张图片预测结果\\ndefpredict_one_image(img_path):\\n\\turl=\\\"http://
一键写代码·2023-07-21 23:45

【机器学习教程】二、逻辑回归：从概率到分类的利器

引言在机器学习领域中，逻辑回归（LogisticRegression）是一种经典的分类算法，被广泛应用于各种实际问题中。
晨星同行·2023-07-21 11:46

决策树系列(二)

4.1思想4.2划分标准4.3缺失值4.4剪枝策略4.5类别不平衡4.6回归树4.6.1连续值处理4.6.2预测方式5.总结1.内容介绍决策树是一个非常优秀的机器学习算法，易于理解、可解释性强，既可作为分类算法
莫杨94·2023-07-19 23:21

详解朴素贝叶斯

目录1.概念2.朴素贝叶斯分类2.1朴素贝叶斯公式定理2.2例题分析2.3朴素贝叶斯算法的朴素一词解释3.朴素贝叶斯分类的优缺点1.概念贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故称之为贝叶斯分类
莫杨94·2023-07-19 23:50

Python数据分析与机器学习39-Xgboost算法实例

文章目录一.xgboost.XGBClassifier分类算法参数详解二.数据集介绍三.实战代码3.1一个简单的Xgboost实例3.2查看特征的重要性3.3对模型进行调参3.4交叉验证参考：一.xgboost.XGBClassifier
只是甲·2023-07-19 22:39

Python实现PSO粒子群优化算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景PSO是粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个
胖哥真不错·2023-07-19 15:38

基于ResNet50算法实现图像分类识别

一、目录ResNet50介绍图片模型训练预测项目扩展二、ResNet50介绍ResNet50是一种基于深度卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的图像分类算法。
Rocky006·2023-07-19 11:38

基于python+ResNet50算法实现一个图像分类识别系统入门

二、ResNet50介绍ResNet50是一种基于深度卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的图像分类算法。
　子午·2023-07-18 18:22

Python实现HBA混合蝙蝠智能算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法，是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法基于迭代优化，初始化为一组随机解，然后迭代搜寻最优解，且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解，加强局部搜索速度。该算法具有实现简单、参数少等特点。混合蝙蝠算法针对基本蝙蝠
胖哥真不错·2023-07-18 17:33

Python实现HBA混合蝙蝠智能算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法，是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法基于迭代优化，初始化为一组随机解，然后迭代搜寻最优解，且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解，加强局部搜索速度。该算法具有实现简单、参数少等特点。混合蝙蝠算法针对基本蝙蝠
胖哥真不错·2023-07-18 17:33
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他