#分类算法

六种常用的文本聚类算法介绍

文本聚类算法介绍分类和聚类都是文本挖掘中常使用的方法，他们的目的都是将相似度高的对象归类，不同点在于分类是采用监督学习，分类算法按照已经定义好的类别来识别一篇文本，而聚类是将若干文本进行相似度比较，最后将相似度高的归为一类
科研小站·2022-12-07 22:26

KNN算法总结

概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。
ITxiaoke·2022-12-07 21:29

系统架构设计师备考经验分享：分时段学习

目标的设定：构建的知识体系自带分类算法，以应对日后新技术学习。新技术能够快速安放到体系中正确的位置，并通过归纳与已知技术的内在逻辑获知它的前世今生。
weixin_46619295·2022-12-07 18:43

sklearn中的线性回归大家族

决策树、随机森林、支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0,1}来表示，而无监督学习算法（如CPA、Kmeans）并不是求解标签，注意加以区别。
momokofly·2022-12-07 16:36

还不了解梯度下降法？看完这篇就懂了！

0x00前言：机器学习方法论在此之前，我们已经学习了分类算法：kNN算法，回归算法：线性回归。我们知道：机器学习就是需找一种函数f(x)并进行优化，且这种函数能够做预测、分类、生成等工作。
木东居士·2022-12-07 15:49

机器学习-----朴素贝叶斯

条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4朴素贝叶斯分类函数5使用朴素贝叶斯进行交叉验证四总结一基本概念1简介贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法
hhc68·2022-12-07 15:56

机器学习--第二周

随着我们要讲的学习算法越来越复杂，例如，当我们讲到分类算法，像逻辑回归算法，我们会看到，实际上对于那些算法，并不能使用标准方程法。对于那些更复杂的
是个小尾巴呀·2022-12-07 15:55

数据挖掘 期末超重点习题含答案（必考）

(A)A.关联规则发现B.聚类C.分类D.自然语言处理2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
大大硕王·2022-12-07 14:59

深度学习第四课——SVM（支持向量机）

一、SVM与KNN的区别支持向量机（supportvectormachines,SVM）也是一种分类模型，与KNN类似，两者都是比较经典的机器学习分类算法，KNN是通过选取目标点的临近值判断目标点的值，
絶え間な·2022-12-07 13:54

Spark-机器学习-SVM支持向量机06

支持向量机算法支持向量机(SVM)是一种用来分类的算法，当然，在这基础上进行改进，也可以进行回归分析(SVR).SVM是最优秀的分类算法之一，即便是在如今深度学习盛行的时代，仍然具有很广泛的应用SVM被设计成一种二分类的算法
qq_42722387·2022-12-07 13:24

什么是无监督学习？

训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means、PCA（主成分分析）、GMM
地瓜稀饭不加糖·2022-12-07 12:58

详细介绍NLP文本分类

统计方法首先是对原始输入数据进行预处理，一般包括分词、数据清洗和数据统计等，然后人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。
若年封尘·2022-12-07 11:22

BAT机器学习面试1000题系列

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：这里有篇文章详尽介绍了SVM的原理
carson0408·2022-12-07 08:28

逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现

一.原理简单介绍logistic回归是一种基于线性回归模型的分类算法，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
阳阳养羊羊·2022-12-07 06:05

TensorFlow之文本分类算法-5

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-gram模型根据前面章节的描述，n-gram模型是独立地处理分词，与原文中的单词顺序不相关。简单的多层神经感知（逻辑回归）、梯度推进机、支持向量机，这些都属于n-gram类型，这些模型利用的信息与原文的顺序无关。实践证明，多层神经感知（multi-layerperceptions，MLPs）模型比其他模型的表现更佳
uesowys·2022-12-06 22:04

TensorFlow之文本分类算法-6

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-gram模型构建序列模型GloVe（英文全称是GlobalVectorsforWordRepresentation）是一个全球化的英语语境的单词表示的向量集，其使用非监督类型的机器学习算法生成（GloVe在后续章节中详细描述）。IMDb数据集合与GloVe数据集合的来源不一样，因此，机器学习过程需要进行一些上下文环
uesowys·2022-12-06 22:20

NLP入门实践总结：教你用Python实现文本分类（附代码）

分类问题是NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）领域的经典常见任务，而随着预训练模型的发展，预训练时代下的文本分类算法逐步成为了我们从事NLP相关工作的必备技能。
lyc2016012170·2022-12-06 22:16

KNN

KNN算法在SKlearn中的调用五、KNN算法的优缺点1.优点2.缺点五、Kd树1.Kd树简介2.Kd树的构造3.搜索kd树简介领近算法，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
OzupeSir·2022-12-06 17:55

KNN鸢尾花及手写数字识别python实现

KNN数据集及源代码KNN（k-nearestneighbor）是一个简单而经典的机器学习分类算法，通过度量”待分类数据”和”类别已知的样本”的距离（通常是欧氏距离）对样本进行分类。
啦啦啦ll·2022-12-06 15:09

KNN分类算法案例：手写数字图片识别代码实现及测试

1需求利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：²数据维度比较大，样本数比较多。²数据集包括数字0-9的手写体。²每个数字大约有200个样本。²每个样本保持在一个txt文件中。²手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容是32x32个数字，0或者1，如下：数据集压缩包解压后有两个目录：²目录trainingDigi
qq_38220914·2022-12-06 15:39

机器学习02-分类算法

分类算法分类算法集成学习bagging（bootstrapaggregating）boostingAdaboost、GBDT与XGboost支持向量机朴素贝叶斯分类模型K近邻PCA和LDAMOOC大学课程商务数据分析跟学笔记分类算法分类算法利用训练样本集获得分类函数即分类器
twilight_cc·2022-12-06 14:58

数据分析案例：基于水色图像的水质识别

本案例主要根据水质图片利用图像处理模型和分类算法实现水质的自动检
泰迪智能科技·2022-12-06 14:56

KNN算法详解并自主构建kd树及sklearn简单实现

（近朱者赤，近墨者黑）2、分类有监督学习、多分类算法3、简单流程（1）计算已知类别数据集中的样本与当前样本的距离。（2）按顺序递增排序。（3）选取距离最小的k个点。
机智的冷露·2022-12-06 13:04

黑马程序员——三天快速入门python机器学习（六）

回归与聚类算法（2）分类算法——逻辑回归与二分类逻辑回归应用场景逻辑回归原理逻辑回归API案例：癌症分类：良/恶性乳腺癌肿瘤预测分类的评估方法ROC曲线与AUC指标模型保存和加载sklearn模型保存和加载
多学两分钟·2022-12-06 12:45

[机器学习] : 监督学习 (框架)

监督学习目录监督学习1.分类1.1分类学习1.2分类学习-评价1.3分类学习-评价标准1.4SklearnVs分类1.5分类算法的应用2.回归分析2.1Sklearnvs.回归2.2回归应用定义：利用一组带有标签的数据
ZhuNian的学习乐园·2022-12-06 12:11

BAT机器学习面试1000题系列

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
yqning123·2022-12-06 12:31

朴素贝叶斯分类算法python实现

前言本文介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。词向量朴素贝叶斯分类算法常常用于文档的分类，而且实践证明效果挺不错的。在说明原理之前，先介绍一个叫词向量的概念。
z_xiaozhuT·2022-12-06 11:00

用python做逻辑回归梯度上升_机器学习笔记(七)——初识逻辑回归、两种方法推导梯度公式...

一、算法概述逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等。
weixin_39630880·2022-12-06 11:57

python之sklearn-分类算法-2.5 朴素贝叶斯算法

一、朴素贝叶斯简介1，什么是朴素贝叶斯分类方法(特征相互之间独立时使用;不需要调参)二，概率基础1，概率(Probability)定义概率定义为一件事情发生的可能性扔出一个硬币，结果头像朝上某天是晴天P(X):取值在[0,1]2，概率案例3，条件概率与联合概率联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B)特性：P(A,B)=P(A)P(B)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已
TFATS·2022-12-06 11:21

小目标检测文章阅读

缺点：1）但是待检测的目标对象通常在图像中占比较小，且没有足够的检测细节；2）目标的外观和结构质量都很差，容易与噪声混淆（大视场、小目标引起）；1、遥感图像飞机目标检测与分类算法研究学术论文，主要内容为遥感图像飞机检测
alex1801·2022-12-06 09:44

BP神经网络对指纹识别的应用（Matlab代码实现）

指纹模板分类作指纹识别的热点问题,是人们研究的一个特定方向.新的指纹分类算法应该能够利用前人研究的成果,结合多种识别算法的优点,达到一个具
wlz249·2022-12-06 06:53

GBDT二分类python实现

1.需要了解的GBDT基本知识详细可以观看这个博主的文章深入理解GBDT二分类算法2.代码2.1GBDT_CT.pyimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportCART_regression_t
小凉爽&玉米粒·2022-12-06 00:28

python分类算法可视化_python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类，算法流程解读并可视化...

向AI转型的程序员都关注了这个号机器学习AI算法工程公众号：datayxGBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的GradientBoosting和DecisionTree分别是什么？首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二
weixin_39939668·2022-12-06 00:57

算法笔记（11）逻辑回归算法及Python代码实现

逻辑回归算法是一种被广泛使用的分类算法，通过训练数据中的正负样本，学习样本特征到样本标签之间的假设函数。逻辑回归假设因变量y服从伯努利分布，而线性回归假设因变量y服从高斯分布。
编程研究坊·2022-12-05 13:56

sklearn之k-means聚类算法

听了菜菜的sklearn算法而写的学习笔记概述无监督学习与有监督学习结构化数据与非结构化数据聚类算法与分类算法sklearn中的聚类算法KMeans一最简单的聚类算法KMeans算法工作原理先导概念核心任务算法步骤
不想当程序员（☆∀☆）·2022-12-05 12:34

Python实现分类算法

前言：出自于学校课程数据挖掘与分析布置的实验小作业，案例经典，代码注释较全，供大家参考。题目：现有西瓜挑选数据文件：dataset.txt，编程实现朴素贝叶斯算法，并判断有如下特征的瓜是否好瓜：青绿,稍蜷,浊响,清晰,凹陷,硬滑。实验数据如下：要求：1、自行采用一种语言编程实现算法（注意：计算条件概率、判别分类等核心算法需自己编程实现）2、用课堂例子进行正确性检验3、用户界面友好，要考虑到输入输出
Xin Deng·2022-12-05 12:16

K近邻算法&计算距离&scikit-learn数据集获取——机器学习

一、K近邻算法1什么是K近邻算法(k-NearestNeighboursKNN)简介最近邻算法是一种分类算法1968年由Cover和Hart提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。
大白很火·2022-12-05 11:54

轻量化卷积神经网络-Mobile Net V1 简介

这些深度学习算法相较于传统机器学习分类算法而言，已经相当的出色，但是随着人们不断的加深网络，模型计
笑傲NLP江湖·2022-12-05 11:20

K邻近算法概述、欧式距离、Scikit-learn使用 、kNN邻近算法距离度量、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离、杰卡德距离、马氏距离

邻近算(KNearestNeighbor算法，KNN算法)：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KNN是机器学习中比较经典的分类算法
learning-striving·2022-12-05 11:48

Mnist数据集KNN分类

Mnist数据集KNN分类Mnist数据集KNN分类KNN分类算法python代码实现Mnist数据集KNN分类将测试点最近的k个训练样本的标签中最多的一个作为测试样点的标签。
a123321akds·2022-12-05 10:39

k-Means算法和实战演练

之前写的机器学习算法，都是分类算法，属于监督学习，简单来说就是我给训练机器一部分带有分类标签的训练数据，训练机器自己通过学习找到其中的分类准则，并用该准则来分类之后给的预测数据；k-均值聚类算法是聚类算法
taichitaichi·2022-12-05 10:22

python 算法基础

目录基础算法一元回归算法多项式回归预测任意函数回归分类算法kNNk最邻近算法聚类算法k-meansDBSCAN推荐算法（暂时不写）降维算法数据预处理主成分分析PCA因子分析FactorAnalysissklearn.decomposition.FactorAnalysis
波啵菠波·2022-12-05 09:21

文本半监督学习基础模型理解及UDA模型代码目录

2021SC@SDUSC半监督学习有两个样本集,一个有标记,一个没有标记.分别记作Lable={(xi,yi)},Unlabled={(xi)}.并且数量上,L<分类算法单独使用无标记样本
brave_Wei·2022-12-05 09:49

分类算法——Logistic回归

分类:预测y为离散值0或1的情况；Logistic函数=sigmoid函数函数表达的含义是P(y=0)+P(y=1)=1Logistic回归模型的拟合Logistic回归的代价函数J其中cost：y=1时；代价为0；表明如果真实值是1，然而却预测0，那么代价cost就会无穷大；相反y=0时（图像反过来），如果真实值是0，然而却预测1，那么cost就会无穷大；Logistic回归的正则化过拟合：高度
别再这样·2022-12-05 09:10

机器学习——Logistic回归

该模型是一种分类算法，Logistic回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。我们要了解Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类边界线建立回归方程，然后以此进行分类。
fishsmans·2022-12-05 09:40

Logistic回归-机器学习

虽然是叫做回归，但其实这是一种分类算法，Logistic回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。
郭小胖.·2022-12-05 09:06

如何用Python实现支持向量机（SVM）?

SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。
qq_38220914·2022-12-05 08:30

【ResNet】肺炎CT影像识别

许多研究者提出了很多不同种类的神经网络，并极大地提升了分类算法的性能。
Kevin Tang·2022-12-05 07:54

机器学习实践：动物图片识别-1

机器学习实践：动物图片识别1、实验描述SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习分类算法。
奔腾游子·2022-12-04 17:53

【无标题】分类算法

\n\n分类算法（Classification)\n分类算法就属于前文提到的监督学习中的一种，我们需要通过已知类别属性的训练集来构建分类模型，通过构建好的模型对未
王聒噪·2022-12-04 16:51
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