#分类算法

【2023 · CANN训练营第一季】监督学习&无监督学习

监督学习的算法有：回归算法、分类算法回归分类输出连续的函数图线离散的函数边界目的找到最优拟合寻找决策边界二、无监督学习无监督学习的算法有：聚类算法聚类算法是不给确定的映射关系，因为样本数量庞大，无法手动
我焦虑的编程日记·2023-04-16 17:06

KNN和k-means的区别

原理(32条消息)k-means原理和python实现_坠金的博客-CSDN博客(32条消息)k最近邻KNN_坠金的博客-CSDN博客总结knn是分类算法，首先给定已经分好类别的数据，问测试数据属于哪一类
坠金·2023-04-16 14:51

【最全的】分类算法的性能度量指标

机器学习分类算法的评价指标有：混淆矩阵（ConfuseMatrix）、准确率（Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1Score、ROC
Yolanda Yan 9·2023-04-16 10:15

分类算法性能度量指标

1.简介  为了了解模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。常用的评估指标有：混淆矩阵(ConfuseMatrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)、AUC(AreaUndertheCurve)、P-R曲线等等。2.混淆
独影月下酌酒·2023-04-16 10:44

子空间方法——MUSIC算法

多重信号分类MUSIC算法1.MUSIC算法原理MUSIC算法，叫做多信号分类算法(MultipleSignalClassification)，是一种基于特征结构的高分辨率DOA算法。
转码的小厨子·2023-04-15 21:12

基于DBN神经网络的语音分类识别

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·2023-04-15 21:50

机器学习：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

一、简介和环境准备简介：朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB)是机器学习中一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设输入的特征之间相互独立且对分类结果的影响是等同的，因此称为朴素贝叶斯。
牛大了2023·2023-04-15 19:17

数据挖掘分类算法的学习总结

数据挖掘技术的应运而生为该问题提供了解决手段，作为数据挖掘核心内容之一的分类算法同样发挥了至关重要的作用。
Hard Coder·2023-04-14 13:19

基于python+flask实现视频数据可视化

通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示
张 PD·2023-04-14 10:31

kd树 python实现_python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现

K最近邻属于一种分类算法，他的解释最容易，近朱者赤，近墨者黑，我们想看一个人是什么样的，看他的朋友是什么样的就可以了。
weixin_39641257·2023-04-14 10:11

机器学习 - 分类 K 最近邻分类算法 K Nearest Neighbor（学习笔记）

在学习KNN算法的过程中，要牢记两个关键词，一个是“少数服从多数”的投票法则（majority-voting），另一个是“距离”，它们是实现KNN算法的核心知识。KNN算法原理KNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法。分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂
corina_qin·2023-04-14 10:07

机器学习3—分类算法之K邻近算法（KNN）

算法思想二、KNN类KNeighborsClassifier的使用三、KNN分析红酒类型3.1红酒数据集3.2红酒数据的读取3.3将红酒的数据集拆分为训练和测试集3.4KNN算法分析总结一、算法思想KNN分类算法是最近邻算法
小白只对大佬的文章感兴趣·2023-04-14 10:36

机器学习系列--LDA与PCA

一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是
yezi_1026·2023-04-14 02:03

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)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2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(HarrisHawkOptimization,HHO)，该算法有较强的全局搜索能力，并且需要调节的参数较少的优点。本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化CNN分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络
胖哥真不错·2023-04-14 01:43

机器学习 day01（机器学习定义，监督学习，回归算法和分类算法）

1.机器学习计算机无需明确编程即可学习的研究领域。----ArthurSamuel，如图：一般来说，给学习算法学习的机会越多，它表现得就会越好，如图：2.监督学习预测输入与输出，或x到y的映射。关键特征是：给与学习算法一些示例来学习，示例中包括正确答案（即对于给定的输入，有与之对应的正确的输出标签y）。学习算法可以通过查看正确答案，在一些没有给出正确答案的输入时，对输出给出合理准确的预测或猜测。如
丿罗小黑·2023-04-13 23:30

机器学习实战：Python基于朴素贝叶斯Bayes进行分类预测（二）

3.1导入函数3.2模拟/导入数据3.3训练模型3.4预测模型4原理补充说明4.1贝叶斯算法4.2朴素贝叶斯算法5讨论1前言1.1朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法
Bioinfo Guy·2023-04-12 17:53

C.10[完整版]文档级关系抽取：基于结构先验产生注意力偏差SSAN模型

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·2023-04-12 01:02

数据挖掘-决策树算法

决策树算法是一种比较简易的监督学习分类算法，既然叫做决策树，那么首先他是一个树形结构，简单写一下树形结构（数据结构的时候学过不少了）。
花讽院_和狆·2023-04-11 15:58

scikit-learn Adaboost类库

AdaBoostClassifier使用了两种Adaboost分类算法的实现，SAM
吃肉的小馒头·2023-04-11 14:07

CART（分类回归树）分类算法原理

目的生成一颗决策树，输入X（各种特征条件）输出Y（该样本分类结果）。一、分类树选择特征的依赖——基尼指数基尼指数——总体内包含的类别越杂乱，基尼指数就越大在CART算法中,基尼不纯度表示一个随机选中的样本在子集中被分错的可能性。基尼不纯度=∑i=1K(\sum_{i=1}^K(∑i=1K(样本iii被选中的概率∗*∗它被分错的概率)（当一个节点中所有样本都是一个类时，基尼不纯度为零。）假设y的可能
Subin_·2023-04-11 14:04

python 单链表是否有回路_GitHub - kanghaov/play-with-graph-algorithme: python实现的初级图论算法库:环检测问题,桥和割点,最小生成树,最短路径...

play-with-graph玩转图论算法第一个问题关于图的表示图的表示社交网路图的分类算法无向无权图无向有权图有向无权图有向有权图图的基本概念无向无权图没有自环边，没有平行边，称为简单图联通分量一个图的所有节占不一定全部相连一个图可能有多个联通分量无环图树是一种无环图
东山白云意·2023-04-11 08:00

机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法

1、sklearn数据集与估计器2、分类算法-k近邻算法3、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-朴素贝叶斯算法6、朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林1、sklearn
咸鱼2K·2023-04-11 01:19

Python机器学习应用 | 【第一周】无监督学习

(clustering)和降维(DimensionReduction)聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联，比如某些高纬数据的分类可以通过降维处理更好的获得，另外学界研究也表明代表性的分类算法如
谁陪你落日流年·2023-04-10 23:42

D.6 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

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·2023-04-10 21:10

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)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2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(HarrisHawkOptimization,HHO)，该算法有较强的全局搜索能力，并且需要调节的参数较少的优点。本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化BP神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源
胖哥真不错·2023-04-10 14:11

逻辑回归

一、概述逻辑回归(LogisticRegression)是一种简单的分类算法，主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。而"回归"也就意味着最佳拟合。
麦兜儿流浪记·2023-04-10 14:36

机器学习A-Z～分类模型性能评价及选择

本篇文章将给大家介绍一些宏观的核心概念和测度来评价分类算法和分类器的表现，尤其是如何评价分类器预测中会产生的一些错误。
Carey_Wu·2023-04-10 12:14

机器学习算法应用场景

本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景20个、聚类算法应用场景10个以及关联规则应用场景10个。
abc52shenghuo·2023-04-10 07:42

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理（Bayes’theorem）的分类算法。它的基本思想是，通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而实现分类。
python算法工程师·2023-04-10 02:50

线性回归详解

目录1.什么是线性回归2.一元线性回归3.损失函数4.最小二乘法5.小结1.什么是线性回归其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。
莫杨94·2023-04-09 17:52

分类算法3_SVM数学推导部分

SVM优化部分简述1.问题引入对于如上如图的红、紫色样本点，希望找到一决策边界（表示权重向量，表示样本特征矩阵，b表示偏置）使得两条平行与决策边界的虚线到决策边界的相对距离最大化。两类数据中距离决策边界最近的点，就称为”支持向量“。紫色类的点为xp,红色的点为xr，可以得到：两式相减，得到：上是两边同除以，则可以得到：即:所以最大边界所对应的决策边界就是要最大化d，就是求解的最小值。可以转化为以下
我还是霸霸·2023-04-09 09:18

sklearn分类算法实例（SVC、KNN)

文章目录1.数据集2.实验步骤2.1数据预处理*2.1.1分析**2.1.2实践过程*2.2划分数据集2.3选取模型进行定价分类*2.3.1分析**2.3.2实践*①SVC模型分类②KNN模型分类总结1.数据集数据集为carevaluation:根据汽车的若干属性对汽车进行定价。数据集下载的官方地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evalu
The_Demo·2023-04-09 06:05

Fully Unsupervised Person Re-identification via Selective Contrastive Learning

1.整体摘要1.1问题1）完全无监督学习的基本方法就是使用聚类算法或分类算法预测伪标签或者训练一个神经网络用于生成伪标签。
头秃的和尚·2023-04-08 20:35

朴素贝叶斯分类算法的sklearn实现

1、背景《机器学习实战》当中，用python根据贝叶斯公式实现了基本的分类算法。现在来看看用sklearn，如何实现。还拿之前的例子，对帖子的分类。
笨笨的简书·2023-04-08 16:24

python vector_自然语言处理：Python中的朴素贝叶斯分类实现

朴素贝叶斯算法是机器学习中最常用的文本分类算法之一。使用python实现朴素贝叶斯分类器相对容易，本文将使用scikit-learn(python机器学习库)。
weixin_39573512·2023-04-08 13:27

机器学习（二）逻辑回归

Logisticregression目的：分类，经典的二分类算法Sigmoid函数公式：image.png自变量取值为任意实数，值域[0,1]sigmoid函数图像：image.pngsigmoid函数可以完成值到概率的一种映射
计算机视觉__掉队选手·2023-04-08 12:48

分类问题的算法总结

目录一、最近邻算法（KNN算法）算法原理算法的优缺点关于K的选择二、决策树算法原理算法的优缺点关于剪枝扩展内容三、朴素贝叶斯算法原理算法的优缺点扩展内容四、支持向量机算法原理算法的优缺点五、神经网络分类算法步骤算法优缺点一
派大星先生c·2023-04-08 11:44

2020-05-13 Genetic Programming With a New Representation to Automatically Learn Features and Evol...

与单一分类算法相比，采用集成方法求解图像分类可以获得更高的分类性能。然而，要获得一个好的集成方法，一个集成算法中的分量（基）筛子应该是准确和多样的。
野生小肥猪·2023-04-08 07:59

F.5【性能优化模型压缩】VisualDL 2.0应用升级--基于「手写数字识别」模型的全功能展示

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·2023-04-08 05:02

NLP专栏详细版介绍：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

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链接：NLP领域知识+项目+码源+方案设计订阅本专栏你能获得什么？
汀、人工智能·2023-04-08 05:02

图学习图神经网络算法专栏简介：含图算法（图游走模型、图神经网络算法等）原理+项目+代码实现+比赛

部分进阶GNN模型（UniMP标签传播、ERNIESage）模型算法，并在OGB图神经网络公认榜单上用小规模数据集（CiteSeer、Cora、PubMed）以及大规模数据集ogbn-arixv完成节点分类算法专栏链接
汀、人工智能·2023-04-08 05:02

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

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链接：NLP领域知识+项目+码源+方案设计订阅本专栏你能获得什么？
汀、人工智能·2023-04-08 05:31

F.6【性能优化模型压缩】可视化分析工具VisualDL 2.4强势来袭！新增：动态图模型可视化和性能分析

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·2023-04-08 04:54

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化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2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(HarrisHawkOptimization,HHO)，该算法有较强的全局搜索能力，并且需要调节的参数较少的优点。本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化LSTM分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网
胖哥真不错·2023-04-07 18:38

机器学习 - 理论 - Latex手推广义线性模型

广义线性模型前言广义线性模型定义：指数分布族：Gaussian分布的指数分布族形式：Bernouli分布的指数分布族形式：广义线性模型建模三大假设：广义线性模型推导其他公式推导线性回归方程推导逻辑回归推导softmax多分类算法后续
starnight531·2023-04-07 14:46

我的机器学习笔记（三）--- 分类问题与K近邻算法

文章目录一、分类问题的定义二、分类问题的类型2.1二分类问题2.2多分类问题三、常用的分类算法四、模型分类器的实现4.1模型的构建4.2模型的使用五、K近邻算法5.1K近邻算法的概念5.2K近邻算法的伪代码
离明zh·2023-04-07 14:49

利用paddlepaddle进行手写数字识别

自1999年发布以来，这种手写图像的经典数据集已经成为基准分类算法的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍
有点大的青椒·2023-04-07 12:16

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

人生苦短，我用pythonKNN可以说是最简单的分类算法之一同时，它也是最常用的分类算法之一。
蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

决策树鸢尾花算法讲解

介绍决策树是一种常见的分类算法，它可以用于解决许多机器学习问题，例如分类和回归。而鸢尾花（Iris）数据集则是一个非常经典的数据集，用于分类问题的学习和演示。
爱吃熊掌的鱼·2023-04-06 01:29

机器学习之Naive Bayes算法：日撸Java三百行day58-59

一、什么是NaiveBayes算法NaiveBayes（NB）算法，亦称为朴素贝叶斯算法，是一个经典的、有代表性的分类算法。该算法是基于贝叶斯定理的分类方法，也是一种用后验概率公式推导出的算法。
陈序袁·2023-04-05 15:38
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