#分类算法第29页

基于densnet＆resnet＆vgg的改进肺炎分类算法（源码＆教程）

1.研究背景肺炎(Pneumonia)作为一种危害人类健康的常见疾病，在0~5岁婴幼儿以及65岁以上老年人的呼吸道疾病中尤为常见,且致死率逐年升高。根据世界卫生组织(WorldHealthOrganization,WHO)的统计,仅在2015年,因肺炎导致的儿童死亡人数就达到了92万人,占全世界五岁以下儿童死亡人数的16%[2]。在中国2000—2010年5岁以下儿童死亡原因中，肺炎排在第2位[3

m0_73650382·2022-12-04 16:45

人工神经网络有哪些算法,神经网络都有哪些算法

目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中

普通网友·2022-12-04 15:30

手写KNN识别MNIST数据集（PyTorch读入数据）

目录I.KNN基本原理II.数据处理III.手写KNNIV.sklearn.KNeighborsClassifierV.完整代码I.KNN基本原理关于KNN的基本原理可以参考我之前写的一篇文章：最简单的分类算法之一

Cyril_KI·2022-12-04 14:30

Sigmoid 和 Softmax 如何进行函数处理分类？

神经网络分类器分类算法有很多种，但本文讨论的内容只限于神经网络分类器。分类问题

anhan9016·2022-12-04 13:39

python机器学习笔记（二）：分类算法——感知机

分类机器学习算法：感知器perceptron自适应性神经元adaptivelinearneuron内容：使用pandas、NumPy和matplotlib读取、处理和可视化数据使用python实现线性分类算法感知器算法实现感知器模型感知器学习规则输入训练样本

qq_35658177·2022-12-04 13:24

K最邻近法KNN分类算法（单点分类预测）

关于原理介绍，有一篇博文就写的不错，给大家引荐一下：https://blog.csdn.net/weixin_45014385/article/details/123618841主函数clc;clear;closeall;%单点分类预测Train_Data=[1.0,2.0;1.2,0.1;0.1,1.4;0.3,3.5];Train_Label=[1,1,2,2];test_data=[0.5,

智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:40

K最邻近法KNN分类算法（多点分类预测）

代码及数据下载地址：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87239775clear;clc;closeall;%多点分类预测X=load('datingTestSet2.txt');ratio=0.1;%测试数据所占比例[N,M]=size(X);K=4;trainData=X(:,1:3);trainClass=X(:,4);nu

智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:40

sklearn学习之：（4）PCA降维算法 + SVM 的分类算法（SVC）

简介使用sklearn机器学习库中的SVM（支持向量机）算法中的SVC（支持向量机分类算法）来实现人脸多分类人脸数据集是sklearn内置的人脸数据库首先使用原数据库直接建立模型进行分类测试使用PCA降维算法进

暖仔会飞·2022-12-04 07:37

机器学习：分类，回归，聚类

许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。1.逻辑回归logisticLogistic回归是与线性

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-04 06:07

机器学习分类、回归、聚类、特征工程区别

二、回归和聚类的区别二者解决的具体问题不一样**分类算法的基本功能是做预测。**我们已知某个实体的具体特征，然后想判断这个实体具体属于哪一类，或者根据一些已知

May Hacker·2022-12-04 06:30

boosting族算法手册，从Boosting到XGBoost, LightGBM, Catboost

classificationandregressiontree，CART）1.1CART回归基本原理二、提升算法（Boosting）1.AdaBoosting三.梯度提升算法（GradientBoosting）1.GBDT回归算法2.GBDT二分类算法

RicardoOzZ·2022-12-04 00:45

简单的聚类算法——KMeans代码

这个类别就是标签，所以聚类也可以视作无监督分类算法，这个监督就是指有没有提前认为分好类别。

潮流没有名字·2022-12-03 09:01

python计算机视觉——第八章图像内容分类

8.1.1一个简单的二维示例8.1.2用稠密SIFT作为图像特征8.1.3图像分类：手势识别8.2贝叶斯分类器8.2.1PCA降维8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM引言本章介绍图像分类和图像内容分类算法

Eaton_chen·2022-12-03 06:09

Python计算机视觉编程——第8章图像内容分类

KNN）8.1.1一个简单的二维示例8.1.2用稠密SIFT作为图像特征8.1.3图像分类：手势识别8.2贝叶斯分类器用PCA降维8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM8.1K临近分类法（KNN）在分类算法中

海鸥丸拉面·2022-12-03 06:38

python计算机视觉学习第8章——图像内容分类

目录引言一、K邻近分类算法(KNN)1.1简单二维示例1.2用稠密SIFT作为图像特征1.3图像分类：手势识别二、贝叶斯分类器三、支持向量机3.1使用LibSVM四、光学字符识别4.1训练分类器4.2选取特征

jgq1466693·2022-12-03 06:38

Python计算机视觉——图像内容分类

文章目录第八章图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机（四）光学字符识别第八章图像内容分类本章介绍图像分类和图像内容分类算法。

Lsy_dxsj·2022-12-03 06:08

python线性判别分析_（数据科学学习手札17）线性判别分析的原理简介&Python与R实现...

之前数篇博客我们比较了几种具有代表性的聚类算法，但现实工作中，最多的问题是分类与定性预测，即通过基于已标注类型的数据的各显著特征值，通过大量样本训练出的模型，来对新出现的样本进行分类，这也是机器学习中最多的问题，而本文便要介绍分类算法中比较古老的线性判别分析

乐鑫 Espressif·2022-12-03 06:05

基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)分类算法-附代码

基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)分类算法文章目录基于麻雀搜索算法的极限学习机(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.基于麻雀搜索算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献

智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-03 06:33

练习：使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器

*题目描述：使用k近邻距离算法创建一个水果识别器，根据水果的属性，判断该水果的种类。*题目要求:*使用scikit-learn的kNN算法进行识别*数据文件：*数据源下载地址：https://video.mugglecode.com/fruit_data.csv（数据源与上节课相同）*fruit_data.csv，包含了59个水果的的数据样本。*共5列数据*fruit_name：水果类别*mass

qq_38220914·2022-12-03 00:11

Scikit-learn的分类器算法

文章目录Scikit-learn的分类器算法3.1分类算法之k-近邻3.2k-近邻算法案例分析3.3朴素贝叶斯3.4分类算法之逻辑回归3.5逻辑回归算法案例分析3.6分类器性能评估3.7分类算法之决策树

olunano·2022-12-03 00:40

Scikit-learn_分类算法_k-近邻算法

通过训练已知分类的数据集，从中可以发现分类规则，并以此预测新数据的所属类别，这被称为分类算法一.描述对于待分类的样本，从训练集中找出k个和它距离最近的样本，考察这些样本中哪一个标签最多，就给-待分类样本贴上改标签

飞Link·2022-12-03 00:38

2021/12/31机器学习之scikit-learn分类器

预备：训练机器学习分类算法的主要步骤1.选择特征并收集训练样本2.选择度量性能的指标3.选择分类器并优化算法4.评估模型的性能5.调整算法一、基于逻辑回归的分类概率建模提出背景：感知机提供了良好且易用的入门级算法

小飒星###·2022-12-03 00:07

【大数据分析与挖掘】KNN模型、朴素贝叶斯模型、SVM支持向量机模型学习笔记

k最近邻算法是数据挖掘中最简单的分类算法之一。

要奶茶也要啵啵吖·2022-12-02 20:18

机器学习实战-55:支持向量机分类算法(Support Vector Machine)

支持向量机分类算法CSDN专栏:机器学习(理论/代码)，建议收藏，告别碎片阅读！支持向量机(SupportVectorMachine)分类算法属于监督学习算法。

MTVideoAI·2022-12-02 16:28

逻辑回归和支持向量机的分类比较 python

逻辑回归和支持向量机都是机器学习中的二分类算法，却都可以拓展为多分类，程序中SVM采用了多项式核。#!

Luzichang·2022-12-02 16:27

垃圾邮件识别任务中朴素贝叶斯分类算法的使用思路

垃圾邮件识别任务中朴素贝叶斯分类算法的使用思路判断一个邮件是否是垃圾邮件：step1.训练模型过程：1.计算先验概率：如现有200封正常邮件，100封垃圾邮件可得到：P(正常邮件)=200200+100

芃之禾·2022-12-02 15:54

朴素贝叶斯检测垃圾邮件

Ice-冰鸽·2022-12-02 15:22

NLP入门实践总结：预训练时代下的文本分类、数据增强与模型调优、常见数据集与动手实践...

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。

机智的叉烧·2022-12-02 14:48

数据挖掘：分类算法

分类算法（Classification)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知类别属性的数据

千梦千微雨·2022-12-02 13:23

机器学习中的分类算法之性能优劣

1.normal_bayes_classifier朴素贝叶斯分类OpenCV最简单的监督学习分类器这个分类器模型是建立在每一个类别的特征向量服从正态分布的基础上的（据说不满足独立分布，效果也很好）。整个分布函数被假设为一个高斯分布，每一类别一组系数。当给定了训练数据，算法将会估计每一个类别的向量均值和方差矩阵，然后根据这些进行预测。特点：如果没有很多数据，该模型会比很多复杂的模型获得更好的性能，因

rosychan_·2022-12-02 10:27

python实现 logistic 回归二分类算法（通俗讲解逻辑回归本质与由来）

logistic回归将数据样本看作是欧式空间的点，尝试找到一个超平面，将空间分成两部分，如果样本点在”正面“，则它被分为0类；如果样本点在”负面“，则它被分为1类。怎么判断样本点在超平面的哪一面？将样本点坐标xxx代入超平面方程aTx=0a^Tx=0aTx=0的等式左边aTxa^TxaTx，如果大于0，则在”阳面“；小于0，则在”阴面“；等于0，则在超平面上。根据上面大于0or小于0已经能判断属于

Michael_Flemming·2022-12-02 05:50

最先进的图像分类算法：FixEfficientNet-L2

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达FixEfficientNet是一种结合了两种现有技术的技术：来自FacebookAI团队的FixRes[2]以及由GoogleAI研究团队首先提出的EfficientNet[3]。FixRes是FixResolution的缩写形式，它尝试为用于训练时间的RoC（分类区域）或用于测试时间的裁剪保持固定大小。EfficientNe

小白学视觉·2022-12-02 03:28

【第四章】分类算法与应用（2）

4.4向量空间模型1、向量空间模型①空间向量：空间中具有大小和方向的量我们可以想象我们我们所分析的数据的每一个属性视为一个向量维度，我们输入的数据其实某个高维向量空间中的一个点②空间距离计算方法：欧氏距离（Euclideandistance）二维的公式：d=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)，三维的公式：d=sqrt(x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2)2、向

Beixun_Qili·2022-12-02 03:21

【第四章】分类算法与应用（1）

4.1分类算法概述1、机器学习算法类型①监督学习算法：就是我们教计算机如何做事情②无监督学习算法：在非监督学习中，我们将让计算机自己学习。

Beixun_Qili·2022-12-02 03:20

垃圾邮件分类系统python_【Python】基于Bayes算法的垃圾邮件分类系统

1.实验要求：对垃圾邮件分类算法(书上P66)改进：1、采用词袋模型2、随机选择15个测试样本3、去除长度小于3的字符2.垃圾邮件分类算法改进点defbagOfWords2VecMN(vocabList

微策略中国·2022-12-02 02:01

《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-6 7 8 第四章分类决策树 KNN算法朴素贝叶斯

KNN基本思想KNN算法过程算法计算步骤算法的优缺点KNN的常见问题4.3朴素贝叶斯什么是贝叶斯分类算法？样本空间的划分全概率

敲代码的小提琴手·2022-12-02 02:58

机器学习-朴素贝叶斯（垃圾邮件分类）

虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，

孤グ寞·2022-12-01 23:47

分类算法（2）

四、向量空间模型1、向量空间模型概述空间中具有大小和方向的量叫做空间向量我们可以想象我们我们所分析的数据的每一个属性视为一个向量维度，我们输入的数据其实是某个高维向量空间中的一个点。很多基于向量空间的分类器在分类决策时用到距离的概念。空间距离计算方法：欧氏距离（Euclideandistance）在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是d=sqrt((x1-x2)^2+(y1

chy3232·2022-12-01 22:56

分类算法（1）

一、分类学习概述1、分类方法的定义：分类分析的是根据已知类别的训练集数据，建立分类模型，并利用该分类模型预测未知类别数据对象所属的类别。2、分类方法的应用：模式识别（PatternRecognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。模式识别的目标往往是识别，即分析出待测试的样本所属的模式类别预测，从利用历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行

chy3232·2022-12-01 22:26

数据挖掘十大经典算法，你都知道哪些？

数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。

中移OneMO模组·2022-12-01 17:01

学习笔记(01):以性别预测为例，谈谈数据挖掘中常见的分类算法-数据挖掘的基本流程和常见的分类算法...

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/1948/30060?utm_source=blogtoedu一.数据挖掘基础数据挖掘：用各种方法（统计学、机器学习、爬虫）来解决各种实际问题；机器学习：算法层面数据挖掘工程师：程序员入门：通俗;1.PCI(集体智慧编程)2.写个程序....（直接下载）3.数学之美（纸质版无拓展阅读）正统：1机器.数据挖掘导论2.数据挖掘

teth·2022-12-01 16:52

机器学习7集成学习方法

集成学习方法是机器学习领域中用来提升分类算法准确率的技术，主要包括Bagging和Boosting即装袋和提升。

weixin_30716141·2022-12-01 15:25

机器学习笔记（4）--神经网络前向传播 --基于吴恩达机器学习配套笔记

代价函数理解：神经网络本质也是分类算法，但是比原来的逻辑回归复杂一点点。

Cake_C·2022-12-01 13:39

Web安全之机器学习 | 朴素贝叶斯算法

1、朴素贝叶斯算法概述贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。其中朴素贝叶斯（NaiveBayesian，NB）是其中应用最广泛的分类算法之一。

大青呐·2022-12-01 12:56

adaboost算法_adaboost算法原理学习笔记

Adaboost算法能用于分类和回归，本文只介绍分类算法。上篇文章讲到了boosting系列的算法思想，adaboost算法是它的具体实现。

weixin_39614322·2022-12-01 10:02

KNN算法介绍

算法描述KNN是一种分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

weixin_34111790·2022-12-01 00:18

机器学习-使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下表现出较高的准确率，同时算法本身也比较简单。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。

chenlh12333·2022-12-01 00:24

机器学习入门（七）：分类算法——决策树算法

学习目录：决策树内容目录：一.决策树作用：这是我们判断这是个好瓜还是坏瓜的决策流程，决策树的作用：1.帮助我们选择用哪个特征先做if，用哪个特征后做if，能最快的判断出这是好瓜还是坏瓜2.帮助我们确定特征中作为划分标准的数值二.原理推导三.代码预测：案例对比：比较决策树算法和KNN算法在鸢尾花数据集上的分类准确率使用决策树算法对鸢尾花数据集分类：fromsklearn.datasetsimport

【变强大】·2022-11-30 22:50

多信号分类算法（MUSIC）的理解与应用

1引言MUSIC算法本质上是对信号进行“正交分解”的过程。一般地，MUSIC算法用于DOA估计，因此本文首先阐述在这种应用场景下对MUSIC算法的相关理解；接着，分析网络上一些仿真代码的不合理性；最后，给出MUSIC在参数估计领域的其他应用。2基本算法流程（一维）与代码（搜索版本，非快速运算）假设线阵有MMM个阵元，某时刻ttt各个阵元接收到的复信号组成一个“快拍”，记为y(t)∈CM\bolds

萌哒哒虎·2022-11-30 20:10

MUSIC算法原理以及详细推导

Music算法叫做多信号分类算法（MultipleSignalClassification），Music算法的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征值分解，对应不同特征值的特征向量构成相互正交的信号子空间和噪声子空间

jiangwenqixd·2022-11-30 20:39

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