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计算机视觉算法面试必备知识点（2022）

激活函数的作用：逻辑回归和线性回归：分类算法及其应用场景：BatchNormalization：批标准化欠拟合、过

奶盖芒果·2022-11-23 05:02

CS224W-图神经网络笔记6.2：Message Passing and Node Classification - 三类主要的节点分类算法介绍

CS224W-图神经网络笔记6.2：MessagePassingandNodeClassification-三类主要的节点分类算法介绍本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考

Johnny__Wang__·2022-11-23 03:31

Sklearn : train_test_split()函数的用法

一、train_test_split官方文档链接二、参数介绍①X：（必需）待划分的样本集②y：（非必需）样本标签target（如果你只是想把数据简单的分为两部分，不涉及分类算法等需要标注数据标签的情况就无须设置

DebugYing·2022-11-23 03:30

k-近邻算法实现

文章目录系列文章目录前言一、K-近邻分类算法的概述二、k-近邻分类算法实现流程1.收集图片数据2.对收集图片进行标注生成数据集3.将标注好的图片实现labelme批量json_to_dataset方法4

lico-Net·2022-11-23 01:17

决策树分类算法

1.算法概要决策树是一种树形结构的分类算法，利用递归的思想不断进行划分。从训练数据中学习一个类似于流程图的树形结构。

words8·2022-11-23 01:47

【机器学习原理】决策树分类算法

上一篇：朴素贝叶斯分类算法文章目录一、决策树分类1.if-else2.如何种植一棵有灵魂的“树”3.决策条件的选择艺术节点纯度的度量规则纯度的度量方法4.决策树剪枝问题二、决策树分类的算法原理1.基本思路

ZhShy23·2022-11-23 01:46

决策树分类

决策树先构造树形结构，再进行一系列决策，决策树是分类算法，也能做回归。比如有五个人(样本数据)，打算分类谁愿意打篮球，根据年龄和性别进行决策分类。

Juily家的小蜜果·2022-11-23 01:15

如何一步让你图像分类达到90%以上精准度

小胡说人工智能·2022-11-22 22:30

模型融合方法总结

常见方法：投票、求均值、stacking、blending2、常见方法简介投票法vote少数服从多数，仅适用于分类算法。均值avg多个模型的输出求均值。

xiayto·2022-11-22 22:19

python 多分类算法_深入理解GBDT多分类算法

目录：1.GBDT多分类算法1.1Softmax回归的对数损失函数1.2GBDT多分类原理2.GBDT多分类算法实例3.手撕GBDT多分类算

weixin_39789499·2022-11-22 21:05

GBDT算法详解&算法实例（分类算法）

哈喽小天才们~今天和大家来唠一唠GBDT，对于怕麻烦的我，写这篇文章可是下了很大的决心，因为公式实在是太多啦o(╥﹏╥)o之前写了几篇关于机器学习的代码实操，原理部分基本上都是几行一大段就简述了，今天我打算好好写一写GBDT的算法原理，毕竟是集成算法的代表选手，还是要尊重一下的本人之前对GBDT的算法并没有很深入的推算过，所以借着这个机会，整理一下我的学习笔记，把之前一带而过的公式推导手推了一遍，

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:20

sklearn实现决策树（分类树）

阿喽哈~小伙伴们，今天我们来唠一唠决策树♣♣♣决策树应该是很多小伙伴入门机器学习的时候最先接触到的分类算法之一，决策树分为分类树和回归树，今天我们只说分类树~简单回顾一下分类树的算法原理：分类树的底层算法分为三种

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:48

sklearn实现Adaboost算法（分类）

阿喽哈~小天才们，今天我们聊一聊Adaboost上一篇文章我们说了如何去实现随机森林，随机森林是集成学习中bagging算法的代表作，感兴趣的童鞋请移步sklearn实现随机森林（分类算法）今天要说的Adaboost

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:48

sklearn实现GBDT算法（分类）

小天才们，今天我们聊一聊GBDT上一篇文章我们详细地说了GBDT算法原理，包括为什么拟合负梯度、负梯度为何可以替代残差、二分类GBDT算法公式和实例演算，感兴趣的童鞋请移步GBDT算法详解&算法实例（分类算法

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:15

回归模型的评估及超参数调优

最著名的就是我们的线性回归和逻辑回归，从他们衍生出了岭回归，Lasso，弹性网，除此之外，还有众多分类算法改进后的回归，比如回归树，随机森林的回归，支持向量回归，贝叶斯回归等等。在这里我们使用线性回归

LKID体·2022-11-22 20:10

sklearn实现随机森林（分类算法）

阿喽哈~小伙伴们，今天我们来唠一唠随机森林♣♣♣随机森林应该是很多小伙伴们在学机器学习算法时最先接触到的集成算法，我们先简单介绍一下集成学习的大家族吧：Bagging：个体评估器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成。代表算法：随机森林（RandomForest）Boosting：个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成。代表算法：AdaBoost、GBDT、X

入锅的小麻圆·2022-11-22 19:48

深度学习入门之一阶段小demo练习（持续更新系列）

1：通过调用sklearn的机器学习算法库，在fanwei数据集上实现分类任务，要求使用支持向量机（SVM）分类算法，准确率达到85%以上

CV干饭王·2022-11-22 19:54

python-新闻文本分类详细案例-(数据集见文末链接）

（1）读取数据；（2）利用jieba对文本进行分词并去除停用词；（3）运用TF-IDF将文本转换为机器学习分类算法能够识别的数字特征，（4）通过网格搜索在LogisticR

～阿秋～·2022-11-22 18:58

情感分类与朴素贝叶斯

本文介绍一种机器学习分类算法——朴素贝叶斯算法及其在NLP中的应用。具体实现部分可参考朴素贝叶斯用于情感分类的实现NLP中的分类许多自然语言处理任务涉及分类，分类也是人类和机器智能的核心。

我是hanna·2022-11-22 18:26

【机器学习】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，NB）

作者：田志晨来源：小田学Python贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。

IT农民工1·2022-11-22 18:53

朴素贝叶斯

一、概述1真正的概率分类器在许多分类算法应用中，特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说，想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那可以建一棵决策树来学习训练集。

Garcia-zhang·2022-11-22 18:22

机器学习-Sklearn-14（朴素贝叶斯）

1.2朴素贝叶斯是如何工作的朴素贝叶斯被认为是最简单的分类算法之一。首先，我们需要了解一些概率论的基本理论

Henrik698·2022-11-22 18:47

机器学习（1）-贝叶斯（朴素贝叶斯，贝叶斯网络）

小组每个人学习一个机器学习算法，做成ppt，然后给出训练数据，用python写出代码，并运行看效果，我抽到的是贝叶斯算法，大学的时候学习过，整个组都讲完了，是时候整理一下了～贝叶斯算法基本概念：贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法

breakpoints_·2022-11-22 14:03

机器学习（二）---朴素贝叶斯算法

机器学习（二）—朴素贝叶斯算法一、贝叶斯定理1、准备知识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。

Obgo_空空·2022-11-22 14:31

iris数据_Python数据分析实战，尾鸢花数据集数据分析

本节所使用的尾鸢花数据集是Python中自带的数据集，常用于机器学习分类算法模型，其中sepal_length_cm、sepal_width_cm、petal_length_cm、petal_width_cm

weixin_39804603·2022-11-22 13:16

神经网络介绍

一、为什么要学习神经网络因为之前所学的分类算法，比如线性回归、逻辑回归等，都有一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会很大。二、模型表示2.1概述神经网络是一种仿生模型。

oyou-2021·2022-11-22 11:51

机器学习实验一 KNN

K-邻近算法（KNN）原理KNN是最简单的分类算法之一，也是最常用的分类算法之一，KNN算法是有监督学习中的分类算法。

weixin_52007491·2022-11-22 10:00

K-Means聚类算法--步骤+代码

0.介绍聚类和分类算法的最大区别在于，分类的目标类别为已知（监督学习），而聚类的目标类别是未知的（非监督）。

妖YOY·2022-11-22 10:17

机器学习之K近邻算法原理+应用实例

1.基本原理K最近邻(K-NearestNeighbor，KNN)分类算法是最简单的机器学习算法之一，其基本思路与“近朱者赤，近墨者黑”的原理类似，当对未分类样本进行分类时，首先判断其与已分类样本之间的特征相似度

weixin_46297583·2022-11-22 09:13

AI基础：KNN与K近邻距离度量说明、利用KNN手写字体识别分类实践

近邻中近邻的距离度量欧式距离标准化欧式距离曼哈顿距离汉明距离夹角余弦杰卡德相似系数皮尔逊系数切比雪夫距离闵可夫斯基距离马氏距离巴氏距离各种“距离”的应用场景距离函数之间的等价关系K近邻中K值的选择KNN最近邻分类算法的过程基于

小明同学YYDS·2022-11-22 09:07

大数据与人工智能方向基础 ----- K近邻分类模型

目录前言一、分类问题的一般描述二、K近邻分类算法的描述三、K近邻分类的三个基本要素3.1距离向量3.1.1典型的距离向量方式3.1.2用于距离向量的样本的标准化预处理3.2超参数K值3.2.1对超参数K

.小兔不吃奶糖.·2022-11-22 09:06

最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

01kNN基础importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltkNN基础概念k近邻算法，全称是KNearestNeighbors，knn算法是一个非常适合大家入门机器学习的算法。这是因为knn算法他的思想极度简单，不仅如此，knn这么一个思想简单的算法，它的效果也出奇的好。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多

Icarus_·2022-11-22 09:33

41.朴素贝叶斯Naive Bayes公式推导与理解+求解公园凉鞋问题(借助文氏图)

朴素贝叶斯是基于概率论统计学的分类算法。贝叶斯理论是指根据一个已发生事件的概率，计算另一个事件的发生概率。

睡觉特早头发特多·2022-11-22 09:24

机器学习入门之SVM算法

SVM算法简介前言SVM数学模型凸优化求解求其对偶问题：求解其中的αi\alpha_{i}αi代码实现总结前言支持向量机(SVM)算法是一种具有严格数学公式证明的分类算法。

young_monkeysun·2022-11-22 09:58

机器学习——分类算法-朴素贝叶斯算法（笔记）

1.常见的例子1.1垃圾邮件分类1.2文章分类2.概率基础简单的一个例子，职业和体型与女神是否喜欢的关系：2.1联合概率和条件概率可以看到第一问题很简单4/7，第二个问题是求联合概率p(程序员，匀称)=p(程序员)p(匀称)=3/7*4/7=12/49。第三个问题是条件概率，p(程序员|喜欢)=2/4;第4个问题也是条件概率，P(产品，超重|喜欢)=P(产品|喜欢)P(超重|喜欢)=1/2*(1/

枫城雪·2022-11-22 08:00

机器学习经典算法笔记之二：朴素贝叶斯

机器学习经典算法笔记之二：朴素贝叶斯什么是朴素贝叶斯算法实例：用朴素贝叶斯实现新闻文本分类算法需要注意的细节1、P(Fx|C)=0的处理方式需要理清的概念1、朴素贝叶斯用途2、联合概率、条件概率、事件独立

Lyyyyyyyy?·2022-11-22 07:46

当神经网络的模型还不如决策树的效果好

20210524-0.引言有时候做实验，一般采用比较简单的分类算法来测试一下这个数据怎么样，比如决策树，随机森林，因为代表编码比较简单，直接sklearn几行代码就完事了。

V丶Chao·2022-11-22 07:22

KNN算法简介及其python实现

KNearestNeighborAlgorithm1.算法简述2.python实现2.1KNNinBructForce2.2一个实例2.3结果2.4sklearn实现1.算法简述KNN算法是最简单的一种分类算法

m0_73816372·2022-11-22 05:48

决策树分类算法研究及用例

文章目录1题目2理论及算法原理2.1决策树模型的构成2.2决策树的数据结构2.3决策树的功能2.4实现决策树模型的算法2.5决策树生成算法原理3算法对比分析3.1算法概括3.2算法的基础3.3算法详情3.5例3.5.1ID3算法3.5.2C4.5算法3.5.3CART算法3.5.4例题显示的各算法的区别4总结5参考文献1题目决策树模型为树状模型，可以实现分类和回归。决策树的训练就是决策树的建树过程

隔壁小查·2022-11-22 02:50

机器学习笔记(七)——初识逻辑回归、不同方法推导梯度公式

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。

奶糖猫Esong·2022-11-22 00:38

小白的逻辑回归学习笔记（入门）

逻辑回归简介开头先着重强调，逻辑回归是分类算法啊！虽然在数学建模中，Logistic模型好像也叫逻

Q•Q•Drogba·2022-11-22 00:38

机器学习笔记——初识逻辑回归、两种方法推导梯度公式

作者：奶糖猫来源：奶糖猫一、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

IT农民工1·2022-11-22 00:08

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——回归分析

以分类算法为例，分类算法主要有两步：第一步是学习步，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型，得到分类规则；第二步是分类部，先用已知的测试样本

阿丢是丢心心·2022-11-22 00:38

pytorch深度学习实战lesson23

ImageNet最好成绩，也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet.其官方提供的数据模型，准确率达到57.1%,top1-5达到80.2%.这项对于传统的机器学习分类算法而言

光·宇·2022-11-22 00:54

python线性回归算法简介_机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法...

机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义。

weixin_39989215·2022-11-22 00:49

❤️Python机器学习❤️--分类算法实现--Sklearn中的分类算法关键参数详解

分类算法KNN分类算法基于Sklearn中的关键参数fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierKNeighborsClassifier(n_neighbors

轻窕·2022-11-21 23:13

机器学习-day2

@day2分类算法目标值：类别1、sklearn转换器和预估器2、KNN算法3、模型选择与调优4、朴素贝叶斯算法5、决策树6、随机森林3.1sklearn转换器和估计器转换器估计器(estimator)

爱吃肉的鸽子·2022-11-21 21:36

机器学习-day3

@day31-回归和聚类2-线性回归3-欠拟合与过拟合4-岭回归5-分类算法：逻辑回归6-模型保存与加载7-无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理