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【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

参考链接：李沐AlexNet【论文精读】同济子豪兄【精读AI论文】AlexNet深度学习图像分类算法还可以多去看看其他相关博客，有助于读懂和细读~1Introduction目前存在的数据集如NORB，Caltech

Ziy.·2022-11-21 07:51

机器学习 --- 朴素贝叶斯分类器

条件概率朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，因此想要了解朴素贝叶斯分类算法背后的算法原理，就不得不用到概率论的一些知识，首当其冲就是条件概率。

小段学长·2022-11-21 06:49

k-means聚类（python代码）

k-means聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别

平平平安喔·2022-11-21 05:45

机器学习实验四：朴素贝叶斯分类

文章目录一、算法介绍二、朴素贝叶斯分类的优缺点三、代码简单实现一、算法介绍贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称，贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据。

alivefdy·2022-11-21 05:56

机器学习实验之线性回归实验

实验目的1、掌握最小二乘法的原理2、能够理解线性回归和多元线性回归算法；3、掌握线性回归评价指标和多项式特征算法；4、掌握KNN，贝叶斯，决策树和SVM如何进行线性回归5、掌握逻辑回归分类算法三、实验内容实验步骤请生成如下测试的回归数据

潮阿景·2022-11-21 05:14

从零学习机器学习七：聚类算法

聚类算法目标1聚类算法简介1.1认识聚类算法1.2现实中的应用1.3概念1.4与分类算法区别2聚类算法API2.1API2.2案例3实现流程3.1k-means聚类步骤3.2案例练习3.3小结4模型评估

火航·2022-11-21 05:41

【python机器学习：朴素贝叶斯分类算法】

python机器学习：朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯介绍贝叶斯公式基本思想示例分析数据展示先验概率和条件概率算法步骤：代码计算先验概率和条件概率分类朴素贝叶斯介绍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

鵬哥·2022-11-21 05:40

【DataWhale Obj Dec Task01】目标检测基础

理解目标检测实际上也是一种分类算法，利用对整张图的遍历或者anchor来将带有目标的图像输入网络进行分类，并通过loss不断修正bbox的大小形状，从而达到目标检测的效果实现截止到目前我理解的onestage

陈子文好帅·2022-11-21 04:50

python中数值型数据_教你学Python32-预测数值型数据：数据回归

一、引言前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本节将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归。二、什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值。

weixin_39819671·2022-11-21 03:56

《Python 机器学习》笔记（二）

机器学习分类算法本章将介绍最早以算法方式描述的分类机器学习算法：感知器（perceptron）和自适应线性神经元。

Just do it·2022-11-21 02:55

自适应线性神经元和梯度下降

这个算法的有趣之处在于它阐述了定义和最小化损失函数的关键概念，这位后面许多机器学习分类算法，如逻辑回归，支持向量机和回归模型等打下了基础。

lightis_tian·2022-11-21 02:21

python机器学习笔记（二）：分类算法——Adaline

有关梯度函数的文章：[机器学习]ML重要概念：梯度（Gradient）与梯度下降法（GradientDescent）http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50978864深入浅出–梯度下降法及其实现https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e梯度下降法的原理与实现https://blog.csdn.net/dpeng

qq_35658177·2022-11-21 02:20

机器学习-K近邻算法

目录一、K-近邻算法概述二、实施KNN分类算法一、K-近邻算法概述1.K-近邻算法的概念：所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类

chenlh12333·2022-11-20 23:10

【机器学习】线性分类【下】经典线性分类算法

【机器学习】线性分类【上】广义线性模型【机器学习】线性分类【下】经典线性分类算法3.线性分类下面将简单介绍几个经典的线性分类模型，包括感知机、线性判别分析、逻辑回归（及softmax）、高斯判别分析和朴素贝叶斯分类器

不牌不改·2022-11-20 23:43

Python机器学习--算法导包--Sklearn(scikit-learn)导包与特征处理大合集

Sklearn各类型算法导包与特征处理大合集分类算法导包合集#算法#分类算法1.KNNfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier2.朴素贝叶斯fromsklearn.naive_bayesimportBernoulliNB

扁舟钓雪·2022-11-20 20:30

Python实现CART决策树

决策分类树所有代码三、运行结果总结前言 CART算法的全称是ClassificationAndRegressionTree，采用的是Gini指数（选Gini指数最小的特征s）作为分裂标准，是一种实用的分类算法

ixobgnew·2022-11-20 20:54

基于kd树的KNN算法原理以及python实现

kkk近邻算法算法描述目标kkk近邻算法也是一个分类算法，其最终的目的是预测输入的点所属的类别思想kkk近邻算法的思想就是将输入的点的类别预测为其周围大多数点的类别，物以类聚策略我们在二维的空间下分析策略如图

Coding_Cadenza·2022-11-20 20:53

机器学习知识梳理

机器学习前言一、概念二、应用领域三、思想和理论四、主要流派符号主义贝叶斯定理联结主义进化主义行为类推主义五、算法算法定义算法分类常见的机器学习任务聚类分类回归算法选择算法概述分类算法聚类算法关联分析（关联规则挖掘

語衣·2022-11-20 20:35

matlab分类算法函数,MATLAB分类与预测算法函数

1、glmfit()功能：构建一个广义线性回归模型。使用格式：b=glmfit(X，y，distr)，根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型，distr可取值为：binomial、gamma、inversegaussian、normal(默认值)和poisson，分别代表不同类型的回归模型。2、patternnet()功能：构建一个模式识别神经网络。模式识别神经网络是一个前

weixin_39637457·2022-11-20 18:59

逻辑回归python案例_Logistic Regression 逻辑回归算法例子，python代码实现

逻辑回归LogisticRegression虽然名字叫做逻辑回归Logisticregression，但它是一种分类算法。对于文本处理方便，逻辑回归是一种非常强大的分类器。

weixin_39545895·2022-11-20 17:19

Logistic Regression逻辑回归函数Python实现

*逻辑回归（LogisticRegression）*是一种分类算法。不同于线性回归的回归属性，逻辑回归是的输出是一组离散值。

山隆木对·2022-11-20 17:41

机器学习--KNN算法

KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是最简单的机器学习算法之一，属于有监督学习中的分类算法。

孤グ寞·2022-11-20 16:32

语义分割的评价指标

0.二分类的评价指标在介绍语义分割评价指标之前，先回顾一下分类算法的评价指标，混淆矩阵，accuracy，precision和recall，以及F1-score这

hello_dear_you·2022-11-20 15:51

KNN算法(R语言)

k最临近（KNN）算法是最简单的分类算法之一，属于有监督的机器学习算法。算法流程KNN的核心思想是：找出特征空间中距离待分类点最近的k个点，如果这k个点大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

k+·2022-11-20 15:04

机器学习基础——分类算法之决策树、随机森林、Titanic乘客生存分类

目录1认识决策树1.1信息增益、信息熵的计算1.2举例计算编辑1.3决策树的分类依据1.4sklearn决策树API2泰坦尼克号乘客生存分类2.1案例背景2.2数据描述2.3步骤分析2.4代码实现2.4.1调入包2.4.1数据处理2.4.2估计器流程2.4.3导出决策树的结构3决策树的优缺点及改进4集成学习方法——随机森林4.1集成学习方法4.2随机森林4.3随机森林建立多个决策树过程4.4随机森

chelsea_tongtong·2022-11-20 14:55

机器学习——决策树

1、决策树简介1.1决策树的定义决策树（DecisionTree)是最普遍使用的分类算法之一→\rightarrow→对实例进行分类的树形结构（结点、有向边构成）决策树实例场景：一个叫做“20questions

SKYWALKERS_2397·2022-11-20 14:19

软件分享|eCognition9.0下载

eCognition是所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——

小Rser·2022-11-20 14:12

【python代码实现】决策树分类算法

目录前置信息1、决策树2、样本数据决策树分类算法1、构建数据集2、数据集信息熵3、信息增益4、构造决策树5、实例化构造决策树6、测试样本分类后置信息：绘制决策树代码前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法

貮叁·2022-11-20 14:08

Python 决策树分类算法分析与实现

决策树分类算法分析与实现决策树分类算法是最为常见的一种分类算法，通过属性划分来建立一棵决策树，测试对象通过在树上由顶向下搜索确定所属的分类。

BoBo玩ROS·2022-11-20 13:55

建模基础教学：分类算法 --- 决策树

决策树理解案例我们在买苹果的时候可以通过苹果的颜色、硬度来判断它的好坏，再决定是否买这个苹果。那么我们也许可以基于之前买苹果的经验做出这样一个分析：某人不太会挑苹果，所以纯粹是随机写的几条数据，假设上述几条就是我们挑苹果的真理。那么此时如果我们拿到了一个苹果，属性是（红色，硬，香），怎么判断呢？通常是一个一个属性顺序判断，先看颜色，有0、1、2三条经验符合，第二个硬，剩下0、1符合，再看香，第0条

建模君Assistance·2022-11-20 13:25

集成学习-Bagging集成学习算法随机森林（Random Forest）

在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

taoKingRead·2022-11-20 13:42

机器学习实践——决策树（ID3算法）

决策树数据挖掘分类算法中最直观最容易理解的算法之一，基本不需要太多的理论知识就可以理解决策树的思想，是解决分类问题较好的方法之一。ID3算法应用香农熵的理论知识，先来了解一些理论知识。

还迷来·2022-11-20 11:30

决策树算法

目录分类算法决策树算法外卖订餐决策树分支处理分类算法分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。

唯见江心秋月白、·2022-11-20 10:51

[计算机毕业设计]元学习方法的小样本图像分类算法

前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!本次分享的课题是元学习方法的小

HaiLang_IT·2022-11-20 10:46

Open-CV K近邻算法（k-Nearest Neighbour）OCR手写识别

首先，K近邻算法是监督分类中最简单的算法，实际上也就是一个分类算法，另外分类也有很多很多种，例如一维空间物体的分类、二维空间物体的分类、三维空间物体的分类...被分类的物体所占据的空间叫做特征空间，例如你要分类的是一维物体

Matrix_CS·2022-11-20 10:36

机器学习-KNN算法

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。

Saebomoh·2022-11-20 09:53

机器学习：逻辑回归

一、逻辑回归介绍逻辑回归（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，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。

GeniusAng丶·2022-11-20 08:46

吴恩达ML WEEK4 逻辑回归+正则化

LogisticRegression）1.1分类问题1.2假说hθ(x)h_\theta(x)hθ(x)的表示1.3决策边界（decisionboundary）1.4代价函数1.5梯度下降1.6高级优化1.7一对多分类算法

没有bug的一天·2022-11-20 06:17

K-means算法

聚类算法与分类算法的主要区别就是分类的目标类别已知，而聚类的目标类别未知。

Chen的博客·2022-11-20 04:00

KNN分类算法

目录算法概述算法原理算法推导算法流程——伪代码或者文字描述算法实例——Python实现电影类别分类代码实现约会网站配对数据代码实现鸢尾花卉分类代码实现算法评价算法概述KNN算法，也叫做K近邻算法，是机器学习中一种简单的分类算法

Chen的博客·2022-11-20 04:30

14种分类算法进行文本分类实战

在分类算法这一块，本篇项目总共使用了《14》种分类算法来进

52phm社区·2022-11-20 03:40

百面机器学习--机器学习面试问题系列(三)经典算法

本章介绍监督学习中几种经典的分类算法。1.支持向量机SupportVecto

小鲨鱼的小鱼干儿·2022-11-20 02:34

Chapter6：Logistics 回归：AndrewNg吴恩达《机器学习》笔记

文章目录6.1LogisticRegression是一种分类算法6.2假设陈述——sigmoid函数6.3决策边界DecisionBoundary6.4代价函数6.4.1问题概述：6.4.2尝试一：线性回归的代价函数

半旧。·2022-11-19 22:00

基于kd树的k近邻算法——KNN

k近邻算法属于一种有监督学习算法，不同于决策树、感知机等常见的有监督学习分类算法，决策树和感知机都有一个基于已标记的训练样本进行训练的过程，后续基于训练得到的模型进行归类预测，而k近邻算法作为一种有监督学习算法

Chaoying.·2022-11-19 20:10

机器学习概述

特征工程（特征进行处理）找到合适的算法进行预测模型的评估（模型：算法+数据），判定效果上线使用----以API形式提供机器学习算法分类算法是核心，数据和计算是基础算法判别依据数据类型离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据

南方的树～·2022-11-19 19:28

python：机器学习（KNN模型训练）（二）

机器学习：KNN模型训练及应用承上：（sklearn）可通过调节邻居数（n_neighbors为奇数）和测试集比重（test_size）改变测试结果的准确率KNN算法最简单机器学习算法之一KNN是分类算法分类问题

前进的小xy·2022-11-19 19:46

机器学习--决策树

决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。

梦里她落·2022-11-19 18:36

【python代码实现】人工神经网络分类算法及其实战案例（股票价格波动分析）

目录前置知识1、前言2、人工神经网络模型2.1、神经元模型与单层神经网络2.2、多层人工神经网络模型人工神经网络分类算法1、构建数据集2、响应函数3、模型训练4、测试样本分类案例：股票价格波动分析1、数据来源

貮叁·2022-11-19 18:00

分类与回归的区别

分类的目的是为了寻找决策边界，即分类算法得到是一个决策面，用于对数据进行分类。回归的目的是为了找到最优拟合，通过回归算法得到是一个最优拟合线，这个线条可以最好的接近数据集中的各个点。

HHHHGitttt·2022-11-19 17:21

机器学习目录

1.机器学习概述机器学习简介机器学习、人工智能和数据挖掘典型机器学习应用领域机器学习算法机器学习一般流程2.机器学习的基本方法统计分析高位数据降维特征工程模型训练可视化分析3.决策树与分类算法决策树算法集成学习决策树应用

程序员技术入门搬运工·2022-11-19 16:41

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