#分类算法第18页

KNN算法与K-Means算法的区别

首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别：1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类

qq_41800983·2023-01-30 21:24

KNN和kmeans算法的区别

KNN是一种典型的分类算法，因其简单高效在世界范围内受到广泛应用。但是KNN同样有很多缺点，比如对内存要求较高，容易受到噪声干扰等等。2.kmeans算法kmeans算法的定义：给定K值和K个

WFForstar·2023-01-30 21:54

机器学习算法-knn分类算法与应用

1.kNN分类算法原理1.1概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。

BoltBear·2023-01-30 13:33

机器学习 --- 1 分类算法-KNN简介

分类算法-KNN简介简介KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

会飞的猪-keqiusha·2023-01-30 13:28

3.机器学习——算法2

文章目录1线性回归1定义与公示2线性回归的损失和优化3线性回归api介绍4欠拟合与过拟合5线性回归的改进6案例2分类算法-逻辑回归与二分类1逻辑回归的原理2损失以及优化3逻辑回归API4案例3模型保存与加载

开心码农小王。·2023-01-30 12:48

线性判别准则(LDA)与线性分类算法(SVM))

线性判别准则与线性分类算法一、线性判别分析简介二、线性判别分析原理1.类内散度矩阵2.类间散度矩阵3.广义瑞利商三、Sklearn库实现线性判别分析四、SVM1.简介2.距离衡量标准五、SVM数据集进行可视化分类月亮数据集

Tarbet·2023-01-30 11:33

【机器学习】5. 线性模型 - 多分类 & LinearSVC

将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”（one-vs.-rest）方法。

ZhShy23·2023-01-30 11:03

基于蜣螂算法改进的随机森林分类算法-附代码

基于蜣螂算法改进的随机森林分类算法-附代码文章目录基于蜣螂算法改进的随机森林分类算法-附代码1.数据集2.RF模型3.基于蜣螂算法优化的RF4.测试结果5.Matlab代码摘要：为了提高随机森林数据的分类预测准确率

智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-30 08:24

人工智能导论实验lab3(1) 分类器算法之朴素贝叶斯与决策树c++实现

实验三：分类算法实验一．实验目的巩固4种基本的分类算法的算法思想：朴素贝叶斯算法，决策树算法，人工神经网络,支持向量机；能够使用现有的分类器算法代码进行分类操作学习如何调节算法的参数以提高分类性能；二、

black cat@·2023-01-30 08:58

用朴素贝叶斯对wine数据集分类

经过几天对数据集以及分类算法的研究，详细研究了朴素贝叶斯分类器和其他学习算法，包括决策树和神经网络等等。同时由于这个数据集有13个属性，用决策树实现起来会很复杂。我最终选择了用贝叶

璨若群星·2023-01-30 08:56

分类算法之朴素贝叶斯——简单天气预报算法

这两天学习了一个相对比较简单但是十分实用的分类算法——贝叶斯分类算法，与我做项目使用的svm算法相比确实有很多精妙之处，。好比撒尿牛丸——好吃又好玩，而贝叶斯分类器则是简单又强大。

二哥的博客·2023-01-30 08:54

复现《复杂》二分类元胞自动机

在《复杂》一书当中介绍了采用遗传算法筛选出能进行二分类算法的一维元胞规则——即判断输入的元胞两种状态谁多谁少，哪一种多就全部演变成为这一种状态。

SeverusS_0f4a·2023-01-30 07:58

近期计划（12月5日-过年前）

工作上的事随便对付一下，你不仁我不义（x）LeetCode每天至少一道M题，光做出来不够，至少要弄懂思路，找到最优解复习一些专业内容应付面试，包括：1）排序算法、堆栈结构等基本算法知识2）诸如GBDT等传统的集成分类算法

真昼之月·2023-01-30 01:34

svm_SVC

SVM算法概要：SVM算法（supportvectormachine，支持向量机），是一种二分类算法。

不破爱花灬·2023-01-29 16:44

大家的人工智能——Logistic回归

而在机器学习中还有一类任务，它的输出是离散的，比如明天他会不会去游泳（会或不会），这是狗还是猫，这就是分类任务，而Logistic回归就是处理这种分类任务的，不要看他的名字里面有“回归”两个字，但是它其实是个分类算法

LXYTSOS·2023-01-29 14:40

机器学习初学者——逻辑回归学习笔记

逻辑回归（LogisticRegression），是一种分类算法，该算法将样本的特征和样本发生的概率联系起来，通过发生的概率将数据分成两类。

1129的阳光·2023-01-29 14:39

随机森林详解

随机森林（RandomForest）是属于集成学习的一种组合分类算法，集成学习的核心思想就是将若干个弱（基）分类器组合起来，得到一个分类性能显著优越的强分类器。

Sven0126·2023-01-29 13:23

随机森林（Random Forest）算法

一、原理：随机森林由LeoBreiman（2001）提出的一种分类算法，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取n个样本生成新的训练样本集合训练决策树，然后按以上步骤生成

纸上得来终觉浅～·2023-01-29 13:23

正确率能很好的评估分类算法吗_人工智能入门算法逻辑回归学习笔记

逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说SVM，但千万别说LR，因为细节真的太多了。秉持着精益求精的工匠精神不断对笔记进行修改和改进，本着开源精神帮助大家一起学习。LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。LogisticRegression因其简单、可并行化、可解释强深受工业界

weixin_39819661·2023-01-29 09:28

深度学习第一周学习

而监督学习又分为回归算法和分类算法。通过课程也大致了解回归算法与分类算法的区别。后面也看了李牧老师的课程，学习了第一节数据的操作。

啊砉·2023-01-29 09:09

机器学习（六）——贝叶斯分类器

贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，均以贝叶斯定理为理论基础一、预备知识—贝叶斯决策论1.公式\qquad贝叶斯决策论是概率框架下的实施决策的基本方法。

一大块肉松·2023-01-28 15:30

太赞了！机器学习基础核心算法：贝叶斯分类！(附西瓜书案例及代码实现)

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，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶

机器学习算法那些事·2023-01-28 15:29

机器学习---决策树

(分类算法的代表)信息熵是一种混乱的程度。系统越有序，数据越集中的地方熵值越小，数据越分散，系统越混乱，熵值越大。熵值：

灰太狼家的小鸭子·2023-01-28 14:42

朴素贝叶斯分类

一、朴素贝叶斯法原理1.基本原理朴素贝叶斯法(NaiveBayes)是一种基础分类算法，它的核心是贝叶斯定理+条件独立性假设。

禺垣·2023-01-28 13:12

半监督分类算法_基于同质区和迁移学习的高光谱图像半监督分类

作者信息赵婵娟，周绍光，丁倩，刘丽丽(河海大学地球科学与工程学院，江苏南京211100)“【摘要】针对高光谱遥感图像分类中标记样本难获取的问题，提出了一种基于同质区和迁移学习的新型半监督分类方法。首先对高光谱图像进行分割得到高纯度的同质分割斑块，获取大量扩展训练样本。并在此基础上引入迁移学习，将扩展训练样本作为源域，剩余未标记样本作为目标域，实现多次迁移，从而减少同一幅图像上各地物的分布差异，并保

weixin_39928844·2023-01-28 08:57

时间序列分类算法_时间序列分类算法简介

时间序列分类算法Acommontaskfortimeseriesmachinelearningisclassification.Givenasetoftimeserieswithclasslabels,

深渊号角·2023-01-28 08:26

在MNIST数据集上实现SVM、KNN、VGG、ResNet分类算法

目录引言一、数据集的准备二、算法设计SVMKNNVGGNetResNet三、实验与分析四、总结引言计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，其显著的研究成果已逐渐应用于人们的实际生活中，如人脸识别、目标追踪等。而图像分类是计算机视觉中的一个基础问题，如何高效准确的实现图像分类具有重要的研究意义和实用价值。一、数据集的准备手写数字识别数据集（MNIST）包含60000条训练数据和10000条测试数据，一

WarriorQiu·2023-01-28 08:52

在测试集上评估图像分类算法精度

分类的评价指标有：准确率(Accuracy),精确率（Precision）,召回率（Recall）,混淆矩阵和AUC等。召回率越高，精确率越低。精确率（Precision）和召回率（Recall）共同组成的曲线是PR曲线。混淆矩阵很清晰的反应了各个类别之间错分概率。评价指标是针对模型性能优劣的定量指标，具有很重要的意义。

m0_73386671·2023-01-28 08:49

朴素贝叶斯分类算法和实例演示

这次从最基础的朴素贝叶斯分类算法出发，了解相关的算法原理。考虑如下一种分类问题：样本中只包含2类特征，标签只有0和1。目前要评估两个特征值分别为a和b时的分类结果。

我在开水团做运筹·2023-01-28 07:14

基于改进AlexNet的植物中草药分类系统（源码＆教程）

谢宝剑"利用动态生长模型结合主动样本学习方法;姚明胜[2]以AdaboostLDA为分类算法,提取叶

lzmlzm89·2023-01-27 15:53

聚类算法距离矩阵_聚类算法的评估指标

在学习聚类算法得时候并没有涉及到评估指标，主要原因是聚类算法属于非监督学习，并不像分类算法那样可以使用训练集或测试集中得数据计算准确率、召回率等。那么如何评估聚类算法得好坏呢？

weixin_39746869·2023-01-27 11:23

Python机器学习--聚类算法--K-means(K-均值）算法

聚类目的：类内相似、类间相异聚类算法与分类算法不同，分类是示例

轻窕·2023-01-27 11:20

分类--贝叶斯分类

2、贝叶斯分类源于贝叶斯定理，最简单的贝叶斯分类算法是朴素贝叶斯分类法。该方法虽然简单，但是在实际应用上表现出了很高的准确率和效率，而且可以用到大型数据库中。

漁与鱼·2023-01-26 22:47

基于蜣螂算法的极限学习机(ELM)分类算法-附代码

基于蜣螂算法的极限学习机(ELM)分类算法文章目录基于蜣螂算法的极限学习机(ELM)分类算法1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.分类问题4.基于蜣螂算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab

智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-26 12:25

【机器学习 & 决策树（分类算法）】信息熵 || ID3算法 || C4.5算法 || Cart算法 || ID3算法示例 || 导出决策树

一、决策树简介以找男朋友为例，见与不见：决策树算法：例如，看一个人是否买电脑：根据上面这个表格，我们可以建立一棵决策树，如下：那么为什么要选年龄作为根节点？这是根据前面的决策树算法得到的。当然选择不同的根节点，得到的决策树也是不同的。最终的决策树是这样子的：下面说明是如何得到的。二、信息熵信息熵的概念：

追光者♂·2023-01-26 08:28

机器学习笔记三：经典算法

第三章：机器学习经典算法机器学习之经典算法第三章：机器学习经典算法一、KNN算法定义：距离计算公式：适用案例：算法优缺点：特征工程处理：skLearnAPI:sparkAPI:二、朴素贝叶斯分类算法原理

roykingw·2023-01-25 15:42

KNN数据分类算法的matlab仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述KNN的本质是通过距离判断待测样本和已知样本是否相似。待测样本找到与已知样本中与其距离最近的K个样本，对这k个样本，它们大多数属于哪一类别，就把待测样本归为哪一类别。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类

Simuworld·2023-01-25 10:39

【NLP】文本分类算法-基于字符级的无词嵌入双向循环神经网络（双向 GRU）

在这里开个系：20大风控文本分类算法，去年就已经写的差不多了，现在整理好

风度78·2023-01-25 07:12

机器学习知识总结 —— 17.什么是聚类

HierarchicalClustering)DBSCAN聚类基于密度的HDBSCAN聚类的评价方式欧几里得距离曼哈顿距离余弦距离轮廓系数Calinski-Harabasz系数什么是聚类在前面的章节，介绍了机器学习中的第一个分类算法

打码的老程·2023-01-24 16:14

吴恩达机器学习 2022新版

2022吴恩达机器学习第一周一.机器学习的定义二.机器学习的分类2.1.监督学习【回归算法】【分类算法】三.lossfunction3.1.损失函数公式四.梯度下降4.1.梯度下降算法4.2.理解梯度下降

X'- Shirley. X·2023-01-24 15:35

【机器学习算法面试】（二）朴素贝叶斯的算法实现

概要朴素贝叶斯算法是一种适用于二分类和多分类分类问题的「分类算法」。在贝叶斯概率框架下，通过相应推导得知，「期望风险最小化等价于后验概率最大化」。

Blank_spaces·2023-01-24 11:45

机器学习 --- 多分类学习

多分类学习任务可以基于二分类算法进行推广后解决。有些二分类算法可以直接推广用于解决多分类问题，但是在更多情形下需要基于一些基本策略来对二分类算法进行处理从而更有效的解决多分类问题。

川师_King·2023-01-23 19:33

机器学习--分类算法中单标签与多标签的问题

目录一单标签问题（二分类算法进行预测单标签多分类）1ovo（oneversusone，一对一）2ovr（oneversusrest，一对多）3errorcorrectingoutputcodes（纠错码机制

我是疯子喽·2023-01-23 19:32

spark机器学习-分类回归总结

顾名思义就是只分成A和B两类b.多分类分成A，B，C，D等多个分类不支持多标签分类，所谓的多标签分类是指一个样本可以属于多个分类，也就是比如样本X既属于A分类又属于B分类，spark目前不支持分类的算法主要有逻辑回归分类算法

lixia0417mul2·2023-01-23 19:58

机器学习之单标签多分类及多标签多分类

单标签二分类算法Logistic算法单标签多分类算法Softmax算法One-Versus-One（ovo）：一对一One-Versus-All/One-Versus-the-Rest（ova/ovr）

奔跑的大西吉·2023-01-23 19:27

【机器学习】多标签分类

多标签分类算法大概有两类流派：采用One-vs-Rest（或其他方法）组合多个二分类基分类器；改造经典的单分类器，比如，AdaBoost-MH与ML-KNN。1.1O

旅途中的宽~·2023-01-23 19:56

深度学习3：回归问题

首先不要将回归问题和logistic回归算法混为一谈，logistic回归不是回归算法，而是分类算法。

龙崎流河·2023-01-23 08:41

mmclassification安装与调试

MMClassification包含了诸多经典或高性能图像分类算法，复现了最新的一些论文和成果，特别是包括了大量CVPR论文的复现。

Coding的叶子·2023-01-22 18:34

8种时间序列分类方法总结

这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。时间序列定义在涵盖各种类型的时间序列(TS)分类方法之前，我们先统一时间序列的概念，TS可以分为单变量或多变量TS。

deephub·2023-01-22 13:09

梅飞飞飞的假期学习日记DAY1

昨天买的深度学习书到了今天开始看概率建模是最早的机器学习形式之一，当中存在的朴素贝叶斯算法如今已被广泛应用机器学习方法中的“核方法”是一组分类算法，当中最有名的就是支持向量机（SVM），利用超平面来构建决策边间分割数据点核方法当中的和技巧是其关键

飞呀飞呀飞飞飞·2023-01-22 07:29

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