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4、【逻辑回归】信用卡欺诈检测（下采样、SMOTE，调整sigmod函数阈值）

（我愿称逻辑回归为最nb的二分类算法，目前为止）sigmod(z)=11+e−z值域[0,1]sigmod(z)\=\{1\over{1+e^{-z}}}\\值域[0,1]sigmod(z)=1+e−z1

Alexander plus·2022-12-29 19:29

隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试

二分类算法：是指待预测的label标签的取值只有两种；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0或者1)，例如性别只有男或者女；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。

Xiaohong0716·2022-12-29 16:55

sklearn.neighbors

限定半径最近邻分类树RadiusNeighborsClassifier和限定半径最近邻回归树RadiusNeighborsRegressor质心分类算法NearestCentroid，直接选择最近质心来分类

kakak_·2022-12-29 14:54

python实现knn分类_KNN分类算法的python实现

前言K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，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。

weixin_39522170·2022-12-29 13:23

分类算法KNN的python实现

作者：刘凡KNN算法介绍KNN算法是有监督学习中的分类算法，它是一种非参的，惰性的算法模型。

zoujiahui_2018·2022-12-29 13:14

数据挖掘：聚类算法

它与分类算法的区别如下：由于聚类算法没有标签，结果的好坏几乎完全取决于使用者对于各类别的定义。

vzvzvzv·2022-12-28 16:06

python朴素贝叶斯对wine_基于朴素贝叶斯对Wine数据集分类

通过对178个葡萄酒样品化学分析数据进行分析处理，其中有13个葡萄酒属性，使用朴素贝叶斯分类算法对其属性

weixin_40007548·2022-12-28 15:30

实验三朴素贝叶斯分类

一、实验原理朴素贝叶斯分类器是分类算法集合中基于贝叶斯理论的一种算法。它不是单一存在的，而是一个算法家族，在这个算法家族中它们都有共同的规则。例如每个被分类的特征对与其他的特征对都是相互独立的。

(｡ì _ í｡) (´･Д･)」·2022-12-28 15:18

【ML】贝叶斯分类和朴素贝叶斯分类

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。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。贝叶斯算法和决策树、SVM一样，是分类算法。

机器不学习我学习·2022-12-28 15:17

支持向量机（SVM算法）

支持向量机（SVM算法）概念;支持向量机，英文全称“SupportVectorMachines”（简称SVM），它是机器学习中最常用的一种“分类算法”。

ZSup{A}·2022-12-28 14:58

机器学习-分类算法-模型的保存和加载12

保存模型fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,SGDRegressor,Ridgefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

gemoumou·2022-12-28 14:51

C++实现基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯分类

【机器学习实战】：C++实现基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）转载自：机器学习实战朴素贝叶斯分类算法是机器学习中十分经典而且应用十分广泛的算法，下面将逐步学习和说明

Xiaoting_Cheng·2022-12-28 13:33

ccc-sklearn-11-线性回归（1）

最著名的就是线性回归和逻辑回归，衍生出了岭回归、Lasso、弹性网，以及分类算法改进后的回归，如回归树、随机森林回归、支持向量回归等，一切基于特征预测连续型变量的需求都可以使用回归。

扔出去的回旋镖·2022-12-28 09:59

【NLP文本分类算法集锦】零基础入门经典文本分类项目实战（附代码+数据集）

本专栏整理了《NLP文本分类算法集锦》，内包含了各种常见的中英文文本分类算法，以及常见的NLP任务：情感分析、新闻分类以及谣言检测等。

Bi 8 Bo·2022-12-28 07:59

图像分类之：经典机器学习 Battle 深度学习

前段时间，有个朋友和我提到，自己最近正打算用机器来判别图片中的场景是古镇还是园林，所以我这一期特地写了一篇文章，来描述图像的分类算法。

kangChi的小课堂·2022-12-28 07:48

传统图像分类算法总结

这里写自定义目录标题传统图像分类算法的原理（1）数据集的处理（2）图像特征提取（3）训练分类器（４）图像分类图像分类，顾名思义，就是输入一张图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。

吃鱼不卡鱼刺·2022-12-28 07:46

数据挖掘的基本任务与要解决的问题(数据挖掘入门)

分类算法要求基于数据属性值来定义类别，通常通过已知所属类别的数据的特征来描述类别。分类就是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。该过程由两步

u012507022·2022-12-28 04:50

KNN算法实例讲解

寻找最近的k个数据，推测新数据的分类算法原理通用步骤1.计算距离2.升序排序3.取前K个4.加权平均K的选取太小：受个例影响较大，波动很大大大：导致分类模糊K选取注意：（1）自己需要尝试不同的K，以求达到最好的效果

It's Q·2022-12-27 19:12

KNN算法简单实战

KNN算法简单实战KNN算法简介KNN算法思路KNN算法实战数据集具体代码运行结果总结KNN算法简介KNN算法又称K近邻(knn，k-NearestNeighbor)分类算法，K最近邻，就是k个最近的邻居的意思

psh111·2022-12-27 19:42

机器学习之KNN —— K最近邻分类算法

一、KNN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。该方法的思路非常简单直观：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别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。该方

clarkjs·2022-12-27 16:58

KNN——K近邻

KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。

Fran OvO·2022-12-27 16:54

机器学习利用PCA完成鸢尾花数据集的降维与分类

作业利用PCA，完成鸢尾花数据集的降维与分类（分类算法自己挑选，并给出比较），并给出所选算法与分类准确率直接的可视化对比图（曲线或柱状图均可）。

T_Y_F666·2022-12-27 15:12

机器学习之逻辑回归算法笔记

分类算法Logistic回归用于预测分类因变量的似然性。逻辑回归中的因变量是二进制变量，数据编码为1（是、真、正常、成功等）或0（否、假、异常、失败等）。

摆脱计算机小白的第一年·2022-12-27 11:07

【机器学习】KNN 算法介绍

闵可夫斯基距离2.曼哈顿距离3.欧氏距离4.切比雪夫距离5.余弦距离总结2.K值选择四、KNN的改进：KDTree五、KNN回归算法参考链接一、KNN简介KNN算法，或者称k-最近邻算法，是有监督学习中的分类算法

想变厉害的大白菜·2022-12-27 09:00

传智播客回归问题学习笔记

目录分类算法之逻辑回归逻辑回归sklearn.linear_model.LogisticRegression属性特点分析逻辑回归算法案例分析良／恶性乳腺癌肿瘤预测回归算法之线性回归损失函数梯度下降算法LinearRegressionsklearn.linear_model.LinearRegression

天人合一peng·2022-12-27 03:05

机器算法基础——回归分析

内容大纲1、回归算法-线性回归分析2、线性回归实例3、回归性能评估4、分类算法-逻辑回归5、逻辑回归实例6、聚类算法-kmeans7、k-means实例Q：如何判断是分类算法还是回归算法由目标值特征来决定使用分类

咸鱼2K·2022-12-26 23:42

sklearn.datasets.make_circles（）函数和make_moons()函数

一个简单的数据集，用于可视化聚类和分类算法。n_samples：int，optional（默认值=100）生成的总点数。如果是奇数，则内圆将比外圆具有一个点。s

zjz_xn·2022-12-26 22:07

机器学习之分类（含决策树，SVM，knn，bayes)

这次的内容包含四个基本的分类算法。其中，决策树，knn为调用库函数方法，SVM,bayes为手写代码。本博文重在代码实现，笔者对其思想不做过多描述，建议最好在了解其方法思想进行代码实现时观看。

Rainy maple·2022-12-26 14:54

Python 基于朴素贝叶斯根据症状预测疾病，疾病预测模型

由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。

医学小达人·2022-12-26 14:19

基于标签嵌入注意力机制的多任务文本分类模型

摘要【目的】将文本分类算法根据不同分类任务的特征进行动态调整,使文本分类算法的性能与任务特征紧密相关。

米朵儿技术屋·2022-12-26 09:11

R语言使用caret包的bag函数拟合bagging多分类算法、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵

R语言使用caret包的bag函数拟合bagging多分类算法、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV

statistics.insight·2022-12-25 23:03

opencv python3 找图片不同_Python3 OpenCV3图像处理-图像内容分类

图像内容分类本章介绍图像分类和图像内容分类算法。

weixin_39633976·2022-12-25 20:12

python sklearn逻辑回归 sgd和lr_python之sklearn-分类算法-3.4 逻辑回归与二分类

一，逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号二，逻辑回归的原理1，输入逻辑回归的输入是线性回归的结果：2，激活函数1)sigmoid函数回归的结果输入到sigmod函数当中输出结果：[0，1]区间中的一个概率值，默认为0.5的门限值2)注意：逻辑回归的最终分类是通过某个类别的概率来判断是否属于某个类别，并且这个类别默认标记为1(正例)，另一个标记为0(反例)。默认目标值少

weixin_39856208·2022-12-25 12:20

数据分析-分类

目录分类概念评价指标分类算法逻辑回归K近邻决策树朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯GaussianNB()伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB()MultinomialNB支持向量机SVCLinearSVC分类概念分类是对特征变量建模和预测的有监督学习方法

ITLiu_JH·2022-12-25 12:49

svm多分类_数据挖掘算法——常用部分分类算法

分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。

weixin_39834780·2022-12-25 10:10

分类调优——基于SVM的人脸识别(更新)

支持向量机SVM 支持向量机SVM是20世纪90年代在计算机界发展起来的一种分类算法，在许多问题中都被证明有较好的效果，被认为是适应性最广的算法之一。

面包猎人·2022-12-25 09:33

北邮数据挖掘文本分类实验

实验要求如下实验一文本数据的分类与分析【实验目的】1.掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；2.掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模；3.掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器

反身而诚、·2022-12-25 09:21

基于麻雀算法改进的LSTM分类算法-附代码

基于麻雀算法改进的LSTM分类算法文章目录基于麻雀算法改进的LSTM分类算法1.数据集2.LSTM模型3.基于麻雀算法优化的LSTM4.测试结果5.Matlab代码摘要：为了提高LSTM数据的分类预测准确率

智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-25 09:46

matlab贝叶斯分类算法,如何使用贝叶斯（bayes）分类器实现分类

outPut(1:3,1:3)=0;%判别矩阵的初始化class1=[];class2=[];class3=[];%生成二维正态分布的样本2XN维的矩阵样本程序%训练样本loadtrain1;loadtrain2;loadtrain3;loadtest1;loadtest2;loadtest3;%train1=mvnrnd([11],[40;05],100)';%2XN%train2=mvnrnd

Boa波雅·2022-12-25 03:57

数据挖掘学习——决策树分类算法理论（包含Iris实战）

长弓同学·2022-12-24 18:39

分类算法之决策树

目录前言1、基本流程2、属性/特征划分选择2.1信息增益（ID3）2.2增益率（C4.5）2.3基尼指数（CART）3、剪枝处理（节点分裂）前言决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习方法，它既可以用来做分类，也可以做回归分析。在本文中主要从分类的角度学习决策树。1、基本流程西瓜问题决策树决策树是一个树结构（二叉树或非二叉树均可），由节点和有向边组成。节点包含一个根结点、若干个内部节

一本糊涂张·2022-12-24 14:15

【机器学习】二分类算法实现及算法精度比较

文章目录一.数据集选择1.感知机2.K近邻（knn）3.朴素贝叶斯4.决策树id35.逻辑斯蒂回归总结一.数据集选择鸢尾花数据集-iris.dataIris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性（分别是：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度）

Data艺术家·2022-12-24 12:23

无监督学习之Kmeans算法

Kmeans算法1.算法区别1.1.无监督学习与聚类算法理论的区别1.2.聚类和分类算法的区别2.Kmeans算法原理2.1算法属性含义2.2算法结果预测2.3`Kmeans`有损失函数吗？

荼靡，·2022-12-24 11:54

简单易懂无监督分类算法：Kmeans, MiniBatchKmeans和DBSCAN

文章目录KMeansMiniBatchKMeansDBSCANKMeansKMeans的特征如下：这是一种无监督算法(无标签)，聚类算法。算法过程：1、随机初始化n个中心点；2、将数据按照某一种“距离算法”，一般是欧氏距离，划分到最近的中心点，形成n个簇；3、根据划分结果，将簇内的中心点作为新的中心点，进行下一轮迭代；4、停止的条件有：(1)中心点不发生变化；(2)数据所属的簇不发生变化；(3)组

yonsan_·2022-12-24 11:47

K近邻法(KNN)与k-Means的区别

KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类，没有外部分类训练数据集有

大数据狂人·2022-12-24 11:04

k近邻和k-means

其实它们的全名为K近邻分类算法（k-Neighbour，KNN）和K均值聚类算法（K-meansclusteringalgorithm）。

陶将·2022-12-24 11:33

机器学习算法（7）——K近邻(KNN)、K-means、模糊c-均值聚类、DBSCAN与层次与谱聚类算法

1、K-近邻算法（KNN）概述（有监督算法，分类算法）最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。

菜鸟知识搬运工·2022-12-24 11:01

KNN分类（K近邻）与K-Means聚类（K均值）的区别