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机器学习应用篇（一）——朴素贝叶斯

机器学习应用篇（一）——朴素贝叶斯文章目录机器学习应用篇（一）——朴素贝叶斯1、鸢尾花案例2、小结朴素贝叶斯（NaiveBayes，NB）：朴素贝叶斯分类算法是学习效率和分类效果较好的分类器之一。

柚子味的羊·2022-12-23 10:55

分类模型（2）——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是经典的机器学习算法之一，是基于概率论的分类算法。在机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

Fran OvO·2022-12-23 10:24

天池二手车交易价格预测— 赛题理解 + 数据分析

天池二手车交易价格预测—赛题理解+数据分析1、赛题理解1.1学习目标1.2了解赛题1.2.1赛题概况1.2.2数据概况1.2.3预测指标分类算法常见的评估指标如下：对于回归预测类常见的评估指标如下:1.2.4

李伟fbrcn·2022-12-23 09:06

m基于kmeans和SVM的网络入侵数据分类算法matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述首先计算整个数据集合的平均值点，作为第一个初始聚类中心C1；然后分别计算所有对象到C1的欧式距离d，并且计算每个对象在半径R的范围内包含的对象个数W。此时计算P=u*d+(1-u)*W，所得到的最大的P值所对应的的对象作为第二个初始聚类中心C2。同样的方法，分别计算所有对象到C2的欧式距离d，并且计算每个对象在

我爱C编程·2022-12-23 09:28

逻辑回归损失函数求导推导过程

逻辑回归——分类算法代价函数的寻找sigmoid函数的非线性会导致损失函数变得非线性，无法找到全局最优值，所以需要进行损失函数替换。

小白Melody·2022-12-23 08:00

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（7）神经网络防止数据过拟合：损失函数和正则化

损失函数损失函数是一个有监督学习问题，用于衡量分类算法的预测结果（分类评分）和真实结果之间的一致性。数据损失是所有样本数据损失的平均值：，神经网络在实际应用时常用来解决的问题是：分类问题和回归问题。

Naruto_Q·2022-12-23 06:34

机器学习100天（十五）：015 逻辑回归基本原理

而逻辑回归，它不是线性预测，而是一种线性分类算法。也就是说它的预测值，即因变量是离散的，要么是1，要么是0，是二分类。例如医生根据医疗图像判断某人是否患病、银行根据某人信用

红色石头Will·2022-12-22 22:34

CV-01-AlexNet学习笔记

0、背景知识在以往的数据分析任务中，人做特征工程，人做分类；机器学习中，人做特征工程，SVM等分类算法做分类；深度学习中，CNN做特征工程，Softmax或SVM做分类。

小杰.·2022-12-22 21:17

深度学习常见数据集介绍

ImageNet数据集一直是评估图像分类算法性能的基准

积雨辋川·2022-12-22 21:41

手写数字识别python_Python手写数字识别（KNN算法）

百分之二十六·2022-12-22 20:40

深度 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法，并在屏蔽社区言论、垃圾邮件、个人广

weixin_33674976·2022-12-22 17:22

指纹识别研究(一) 指纹的三级特征

本文部分内容摘自书籍HandbookoffingerprintrecognitionP111-P115大多数指纹识别和分类算法都采用特征提取阶段来识别显著特征。

一棵栗子树·2022-12-22 16:36

五.SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析

接下来将用IBMSPSS对finebi中提取的理财产品数据实现分类算法数据挖掘和数据分析，以及可视化图表呈现。1.知识准备数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。

玻璃水的客观性·2022-12-22 14:56

六.SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析

SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析第六部分，用数据挖掘工具IBMSPSS对finebi获取的数据实现基于决策树分析不同收益顾客特征，以下先介绍是一下常用的数据挖掘工具。

玻璃水的客观性·2022-12-22 14:48

基于CNN的多光谱数据遥感图像地物覆盖分类

为了填补此类空白，提出了一种基于CNN的对于高分辨率高光谱遥感图像进行自动分类的方法，对传统的CNN框架进行了一定的优化并加入Inception结构，进而横向对于其与SVM分类算法的实际分类效果。

毛毛真nice·2022-12-22 13:47

基于神经网络的遥感图像分类算法研究

遥感图像的分类在许多应用中起着重要的作用，包括自然灾害检测、土地覆盖的确定、地理空间物体检测、地理图像检索、植被制图、环境检测和城市规划等研究。在过去几年，遥感技术已经取得了很大的进展，并且由此获取了大量的具有不同图像分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的机载和卫星遥感图像。近年来，越来越多的更具有挑战性的遥感场景图像数据集被标注和共享出来，这些数据集往往具有更高的类内变化和更小的类间差异性，图像的分辨

毛毛真nice·2022-12-22 13:47

数据挖掘学习笔记02——算法（分类、聚类、回归、关联）

数据挖掘——算法前言分类算法KNN算法决策树朴素贝叶斯支持向量机人工神经网络实践1：使用XGB是实现酒店信息消歧聚类算法K-meansDBScan实践2：使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践

显然易证·2022-12-22 11:59

数据挖掘算法学习及应用场景

常用的数据挖掘算法及其应用场景参考了许多资料加上个人理解，对十大算法进行如下分类：•分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习

无人不智能，机器不学习·2022-12-22 11:22

卷积神经网络文本分类算法

随着这几年深度学习的出现,人工智能也得到了更好的发展,不知不觉已进入我们的生活,并且一点一点地影响着我们.之前待过一家公司里面主要是做ai算法项目.虽然负责的工程这块,几十种算法模型都有nlp和cv算法工程师开发.我们只是包装这些算法模型成一个个对外的服务,随着耳濡目染,慢慢地会去研究下平时这些算法是怎么训练的1.网络结构卷积神经网络一般包括卷积层，池化层和全连接层,这些层通常我们叫做隐藏层1.1

lipenghui_bst·2022-12-22 10:40

机器学习算法（3）—— 逻辑回归算法

分类中类别不平衡问题5.1过采样方法5.2欠采样方法1逻辑回归介绍应用场景：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

夏木夕·2022-12-22 08:36

机器学习-决策树（ID3、C4.5、CART）

【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。

GoAI·2022-12-21 21:10

python KNN分类算法使用鸢尾花数据集实战

KNN分类算法，又叫K近邻算法，它概念极其简单，但效果又很优秀。

showswoller·2022-12-21 21:57

【统计学习方法】决策树

一、前言决策树是一种基本的回归与分类算法，可以将决策树看作一个if−thenif-thenif−then规则的集合（e.g.内部结点处对特定条件进行判断，为True则访问左子树，反之访问右子树）或者是给定条件下的概率分布

jyyym·2022-12-21 17:02

SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析二

上讲实现了通过finebi对理财产品顾客的数据获取，这里将继续上讲，实现IBM对数据流的操作。知识准备数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。1.关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。2．序列分析序列

玻璃水的客观性·2022-12-21 13:42

三.SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析

今天进行SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析的第三部分，对bi关联数据进行数据分析，通过知识准备中的身高预测模型，我们可以了解数据挖掘的定义，和基础的分类算法原理。

玻璃水的客观性·2022-12-21 13:42

SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析一

数据挖掘也称为知识挖掘，是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程。更为通俗的说法，数据挖掘可以描述为：按行业既定业务目标，对大量的行业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。应用涉及到的技术包括：数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。今天

玻璃水的客观性·2022-12-21 13:11

四.SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析

以下是SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析的第四部分，用IBMSPSS对关联大数据平台帆软finebi获取的数据源进行分类算法处理。

玻璃水的客观性·2022-12-21 13:06

python之sklearn-分类算法-2.6 决策树

一，认识决策树1，什么是决策树决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法2，理解决策树例子二，决策树分类原理详解1，原理信息熵、信息增益等2，信息熵1），理解信息熵例子那来玩个猜测游戏，猜猜这32支球队那个是冠军。并且猜测错误付出代价。为了使代价最小，可以使用二分法猜测：我可以把球编上号，从1到32，然后提问：冠

TFATS·2022-12-21 12:39

可解释机器学习笔记合集

task01导论【学习打卡01】可解释机器学习之导论Task01预备知识学习task02ZFNet【学习打卡】ZFNet深度学习图像分类算法【学习打卡02】可解释机器学习笔记之ZFNet【算法】可解释机器学习

爱学习的书文·2022-12-21 11:17

简述isodata算法的原理_ISODATA算法的实现与分析

摘要：ISODATA算法是目前应用比较广泛的，通过引入参数而进行人机交互不断进行分裂与合并的非监督分类算法。本文介绍了ISODATA基本原理与具体实现的过程，并用对参数设定的影响进行了试验和分析。

摩方智享·2022-12-21 10:56

基于 KNN 和人体关键点的动作分类 - Pose classification

1.介绍1.1KNN最近邻(k-NearestNeighbors，KNN)算法是一种分类算法，

炼丹狮·2022-12-21 09:39

【Python机器学习】分类算法任务、分类模型评价指标详解（图文解释）

分类任务设样本集S={s_1,s_2,…,s_m}包含m个样本，样本s_i=(x_i,y_i)包括一个实例x_i和一个标签y_i，实例由n维特征向量表示，即x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))。在学习过程，分类任务将样本集中的知识提炼出来，形成模型。完成分类任务的模型有决策函数模型、概率模型和神经网络模型三类。决策函数分类模型建立了从实例特征向量到类别标签的映射Y=f(X

showswoller·2022-12-21 09:01

【机器学习十八番武艺】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器数学原理python实现实例（基于scikit-learn）kaggle上的泰坦尼克幸存者预测新闻主题分类朴素贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理作为基础

zhgfn4056100·2022-12-21 04:10

贝叶斯分类器算法原理

目录1.1，什么是朴素贝叶斯1.2，极大似然估计1.3，朴素贝叶斯分类器1.4，朴素贝叶斯算法就程1.5，朴素贝叶斯的优缺点1.1，什么是朴素贝叶斯在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同

理科男同学·2022-12-21 04:35

python导入knn库_day-9 sklearn库和python自带库实现最近邻KNN算法

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。

得陇而望蜀者·2022-12-20 21:18

基于决策树模型的分类算法代码示例（自用）

基于决策树模型进行分类算法。

边小胖Python·2022-12-20 21:08

数据挖掘的11大算法及python实现（个人笔记整理，非教学用）

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CARTl。聚类算法：K-Means，EMl。关联分析：Aprioril。

浪漫的数据分析·2022-12-20 20:17

python导入鸢尾花数据集_python KNN算法实现鸢尾花数据集分类

属于一个分类算法，主要思想如下：一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。

weixin_39976153·2022-12-20 20:13

基于机器学习的鸢尾花数据集的三分类算法的实现 C++

一、关于鸢尾花机器学习的四个特征与标注：基于机器学习的模型构造，鸢尾花的四个特征分别是：花萼的长度、花萼的宽度、花瓣的长度、花瓣的宽度；实现标注结果：0表示山鸢尾1表示变色鸢尾2表示维吉尼亚鸢尾的三分类问题：二、关于鸢尾花的数据分析：鸢尾花数据集中共有两个文件，训练集.txt与测试集.txt；鸢尾花共有三种类别：分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维

翱翔的小鸟2001·2022-12-20 20:12

机器学习：鸢尾花数据集8:2划分训练集和测试集，并进行决策树分类算法练习

鸢尾花数据集8:2划分训练集和测试集，并进行决策树分类算法练习Graphviz的安装训练集、测试集的划分输出训练模型可视化树状图训练模型的精度F1-Score测试集的精度F1-Score遇到的问题针对鸢尾花数据集

混混度日的咸鱼·2022-12-20 20:42

day3 KNN算法

KNN算法一、KNNKNN分类算法(K-Nearest-NeighborsClassification),又叫K邻近算法，是一个概念极其简单，而效果有很优秀的分类算法。

努力努力再亿点·2022-12-20 16:46

k近邻算法_k最近邻分类算法(KNN)的原理及其实现

1.算法思路通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分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。kNN方法在类别决策时，只与极少量

weixin_39913628·2022-12-20 15:45

KNN(k-NearestNeighbor) K最近邻分类算法

文章目录1.介绍2.流程3.优点4.缺点5.K的取值6.总结7.KNNvsK-Means8.笔试题相关9.参考资料1.介绍邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一

甲壳剑齿鸟·2022-12-20 15:44

KNN（K-Nearest Neighbor）k个最近邻分类算法思想及原理

KNN算法思想：一个样本决定分类时，依靠其最近的K样本的分类结果，来确定该样本的分类结果。这就引出了KNN算法的三要素：K值选择、距离度量标准、分类决策规则。距离度量标准：KNN算法的距离度量标准常用的二维空间度量，即欧式距离：距离度量在p维空间的距离公式为：当p=1时，成为曼哈顿距离：当p=2时，为欧式距离。当p=无穷大时：KNN算法一般都用欧式距离，但其他度量距离也可使用。K值选择：K值的选择

蓝翔厨师长·2022-12-20 15:12

kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法

原博客链接一、KNN算法概述#邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。

Lazy mode·2022-12-20 15:08

KNN最近邻分类算法

如题所示，该算法简称KNN，采用的方法是最近邻，目的是分类。KNN算法概述在已有数据集中已将数据分为n类，那么如果此时再进来一个新的数据如何给他分类呢？应该选取距离他最近的k个邻居（k由你定），选择范围内样本数量最多的类别作为新数据的类别。如果多个类别的样本数量同时最多时，根据距离权重来判断，离的近的决定其类别。OpenCv中的KNNimportcv2ascvimportnumpyasnpimpo

东东咚咚东·2022-12-20 15:08

美赛python学习d10机器学习——分类算法

朴素贝叶斯算法贝叶斯定理用朴素贝叶斯算法进行分类e.g:已知用户开车（步行）上班随薪水和年龄的分布，预测一个新用户是开车还是步行上班步骤：求已知新用户特征，其步行上班的概率求先验概率：用户步行上班的概率求特征概率：在新用户周围画一个圈，圈内的用户的年龄与薪水和新用户很相近，用圈内的老用户数除以总的老用户数，代表新用户特征（年龄和薪水）的概率求条件的似然（已知用户是步行上班，求其满足新用户特征的概率

林生时见lu·2022-12-20 14:21

【毕业设计_课程设计】基于 SVM 分类器的动作识别系统（源码+论文）

2研究方法2.1动作采集2.2动作识别2.3智能家居模拟3论文目录4项目工程0项目说明基于SVM分类器的动作识别系统提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1研究目的本项目对经典SVM二分类算法进行研究

m0_71572237·2022-12-20 13:44

机器学习课堂笔记-1

目录课程概述机器学习定义机器学习应用与发展机器学习常用术语课程概述期末60+平时40回归算法、神经网络分类、聚类算法、降维算法机器学习学习流程图如下：1.回归分析：线性回归非线性回归2.分类算法：神经网络支持向量机朴素贝叶斯

Cole～～·2022-12-20 12:37

sklearn实现KNN分类算法

sklearn实现KNN分类算法PyhthonSklearn机器学习库提供了neighbors模块，该模块下提供了KNN算法的常用方法，如下所示：类方法说明KNeighborsClassifierKNN

睿科知识云·2022-12-20 08:56

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