#分类算法第37页

决策树从理论到实践

决策树是一种基于分治的非线性分类算法。决策树的思想类似于二叉搜索树，即对决策树询问一些问题来对样本进行分类。生成决策树在周志华老师的西瓜书中的伪代码参考如下。

gokingd·2022-11-13 14:34

【毕业设计】深度学习乳腺癌医学图像分类算法研究与实现 - python 卷积神经网络

文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大

caxiou·2022-11-12 15:06

机器学习之多种算法优缺点总结及优化方法

文章目录一、无监督算法：1、聚类算法：Kmeans2、关联规则算法：Apriori3、关联算法：FP--growth二、有监督算法1、分类算法决策树(DecisionTree)支持向量机(SVM)K近邻

平原2018·2022-11-12 11:11

决策树基本原理：基于信息增益、增益率与基尼系数的划分选择，预剪枝与后剪枝，多变量决策树以及决策树优缺点概述

一、基本流程决策树算法是数据挖掘分类算法中常见的一种方法。它以树状结构表现，叶子结点代表分类结果，内部结点描述一个属性，从上到下的一条路径，确定一条分类规则。

_StarryNight_·2022-11-12 11:37

【毕业设计】垃圾邮件(短信)分类算法研究与实现 - 机器学习

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章

caxiou·2022-11-11 08:46

风控建模还在用IV特征分箱“老方法”，何不试下这个更有效的实操

以贷前风控的客户违约预测场景为例，模型目标为是否违约两种情况，选择逻辑回归二分类算法来构建模型是一个首要选项。在采用逻辑回归建立模型的过程中，由

番茄风控·2022-11-11 08:12

中文文本分类算法大汇总。

这是我将机器学习与深度学习各类算法进行汇总，对京东评论数据集进行文本分类。包含各种机器学习算法（sklearn实现）与常用文本分类模型（keras、keras-bert、fastnlp）实现。这算是我自己能力的一个总结。以后做中文文本分类就靠这个大杀器了。项目源码地址在这里：github的：https://github.com/yingdajun/TextClassifierMLAndDLByBe

南楚巫妖·2022-11-11 07:32

聚类模型ari_聚类模型性能评价指标

有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy,precision,recall,etc；由于聚类算法是无监督的学习算法，评价指标则没有那么简单了。

韭菜后浪·2022-11-10 12:57

聚类dbi指数_聚类算法的评估指标

在学习聚类算法得时候并没有涉及到评估指标，主要原因是聚类算法属于非监督学习，并不像分类算法那样可以使用训练集或测试集中得数据计算准确率、召回率等。那么如何评估聚类算法得好坏呢？

阿尔泰Turk·2022-11-10 12:57

聚类算法的衡量指标

可以认为是分类算法衡量的精确率（每个聚类簇中正确分类的样本数占该聚类簇中的样本数）（2）完整性：同类别的样本被归类到同一聚类簇中，则满足完整性。

qq_28935065·2022-11-10 12:56

【人工智能】机器学习入门之监督学习（一）有监督学习

本文主要记录了有监督学习中的分类算法和回归算法，其中回归算法是本文最主要内容。

萌狼蓝天·2022-11-10 10:45

经典机器学习面试题

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、线性支持向量机及非线性支持向量机。

.含笑.·2022-11-09 21:00

机器学习笔记之条件随机场(一)背景介绍

机器学习笔记之条件随机场——背景介绍引言回顾：线性分类硬分类算法(HardClassification)软分类算法(SoftClassification)概率判别模型概率生成模型最大熵马尔可夫模型隐马尔可夫模型的缺陷最大熵马尔可夫模型介绍引言从本节开始

静静的喝酒·2022-11-09 13:30

小白学python-k-近邻算法

分类算法：k-近邻算法通过“邻居”来判断目标值的类型定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，该样本也属于这个类别KNN最早是由Cover与Hart提出欧式距离：两个样本的距离可以通过如下公式计算比较样本之间特征之间的远近

Allure love.·2022-11-09 12:49

回归算法--K近邻算法

二、分类算法-k近邻算法(KNN)1.定义2.计算公式3.K近邻API三、代码实例化演示1.==案例：==2.数据的处理!

weixin_44719529·2022-11-09 12:47

机器学习-贝叶斯分类算法与应用

1.朴素贝叶斯分类算法原理1.1概述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朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性

BoltBear·2022-11-09 12:47

机器学习-朴素贝叶斯

01贝叶斯方法-背景01贝叶斯分类：贝叶斯分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础02先验概率：根据以往的经验分析得到的概率，我们用P(Y)来代表在没有训练数据前假设Y拥有的初始概率03后验概率：根据已经发生的事件来分析得到的概率

未来世界～未来之星·2022-11-09 12:44

Spark-机器学习-朴素贝叶斯05

朴素贝叶斯分类算法数据集5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2

qq_42722387·2022-11-09 12:14

sklearn——K近邻算法及朴素贝叶斯

来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法K近邻的核心算法：两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)2.sklearnAPI①

qq_28368825·2022-11-09 12:43

深度学习基础-1

分类任务的评价指标1.3.1Accuracy1.3.2Precision和Recall1.3.3F1Score1.4分类图像模型总体框架2线性分类器2.1图像的表示方法2.2Cifar10数据集介绍2.3分类算法输入

zjuPeco·2022-11-09 10:21

机器学习中的分类模型整理

概要机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法，不仅可以进行二分类，还可以进行多分类。

superY25·2022-11-09 04:59

决策树分类算法C语言实现,机器学习笔记-决策树跟分类规则

决策树(DecisionTree)决策树学习，建立一颗树结构的模型。此模型由一系列逻辑决策构成。在此结构中决策点代表某个属性上的决策，分支表示决策选择项，树的叶子节点是一系列联合决策的结论。决策树通过分而治之(Divideandconquer)方式-递归划分(recurisivepartitioning)来建立。在这个建立过程中，我们从代表所有数据的根节点出发，选择通向目标分类的特性把样本拆分成不

Ssiya·2022-11-08 19:57

数据挖掘与分析应用：分类算法：k近邻KNN，决策树CART，贝叶斯，支持向量机SVM，深度学习DNN，xgboost分类

数据挖掘与分析应用：分类算法：k近邻KNN，决策树CART，贝叶斯，支持向量机SVM2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库

冰露可乐·2022-11-08 11:04

3. 逻辑回归&分类准确度

逻辑回归LogisticRegression解决分类问题通常做分类算法，只能作二分法sigmod(x)=1/(1+e^-t)#直线型逻辑回归fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionlog_reg

柏林墙·2022-11-08 10:49

数据挖掘（二）朴素贝叶斯

数据挖掘（二）朴素贝叶斯1.朴素贝叶斯概述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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。

我叫辰辰啦·2022-11-08 08:03

机器学习算法应用场景实例六十则

原文链接：https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53648273本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景

stay_foolish12·2022-11-07 17:15

朴素贝叶斯/SVM/LDA主题模型

一.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。

colorful_-_·2022-11-07 12:17

机器学习实战（1）-文本分类

参考链接：14种分类算法进行文本分类实战：https://blog.csdn.net/qq_41731978/article/details/109459234（这个博主写的很详细，受益匪浅）本文暂时不涉及深度学习

weightOneMillion·2022-11-06 12:05

《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》——1.2　分类任务的处理流程...

算法模型：分类算法通过训练数据的学习，其计算方式和最后的输出结果，称为模型。通

weixin_33713707·2022-11-06 11:03

Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks 采用GAN的方法来生成对抗样本

arxiv.org/abs/1801.02610论文的内容：采用GAN的方式来生成对抗样本啥是对抗样本对抗样本：adversarialexamples就是在真实样本的基础上加上一点点扰动，通常人眼无法察觉，但机器学习分类算法却会误判为其他类别

humuhumunukunukuapua·2022-11-05 14:35

机器学习——逻辑回归(分类算法）、聚类算法

目录模型的保存与加载逻辑回归——能得出概率值逻辑回归的损失函数、优化sklearn逻辑回归APILogisticRegression回归案例——良／恶性乳腺癌肿瘤预测pandas使用分类流程LogisticRegression回归案例——上下文点击LogisticRegression总结多分类问题生成模型和判别模型无监督学习——K-meansk-means步骤k-meansAPIKmeans性能评

非零因子·2022-11-05 01:06

基于Opencv的红绿灯交通信号检测（图像分类算法）

基本思路：1.用霍夫圆检测挑选出图片中的圆形区域2.颜色筛选，挑选出当中的红绿黄部分，实现对于交通信号灯的筛选为演示基本思路此处以红灯举例进行实战原图：检测红灯之后：开源代码：importcv2importnumpyasnpfont=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXimg=cv2.imread(r"C:\Users\WM202\Pictures\4.jpg")#自定义图片路径Gra

only advertisement·2022-11-04 22:28

详解K-Means算法

分类之前，我们是知道类别的，然后使用分类算法，按照各个类别的特征，将原始样

时代&信念·2022-11-04 17:00

机器学习（三）——决策树构建

决策树分类算法是一种基于实例的归纳学习方法，它能从给定的无序的训练样本中，提炼出树型的分类模型。树中的每个非叶子节点记录了使用哪个特征来进行类别的判断，每个叶子节点则代表了最后判断的类别。

hshagahhva·2022-11-04 16:47

KNN分类算法

文章目录一、KNN思想二、KNN实现方法1、暴力搜索2、kd-tree2.1kd-tree的构建2.2kd-tree的搜索3、ball-tree3.1ball-tree的构建3.2ball-tree的搜索一、KNN思想KNN分类的思想很简单，对于待分类的数据X，将其和训练集（已知样本的特征和类别）样本进行距离计算，选中距离最近的K个样本，以少数服从多数的原则，在这K个样本中去数量最多的类别作为X的

圆月弯刀鞘·2022-11-04 11:42

分类算法之决策树：例子讲解+实战案例（附源码）

点击关注｜设为星标｜干货速递目录介绍1.从一个例子（贷款前，评估个人能否偿还）出发，怎样决策。2.分析算法原理、思路形成的过程。3.扩展决策树衍生的高级版本进行简要的介绍。原理在已知的条件中，选取一个条件作为树根，然后再看是否还需要其他判断条件。如果需要的话，继续构建一个分支来判断第二个条件，以此类推。最终形成的这颗树上，所有的叶子节点都是要输出的类别信息，所有的非叶子节点都是特征信息。理想情况：

Python研究者·2022-11-04 11:36

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

我爱Matlab编程·2022-11-03 08:27

机器学习——决策树算法

利用信息增益选择最优划分属性三、ID3代码实现1.jupyter下python实现2.使用sklearn实现ID3四、C4.5算法实现五、CART算法实现六、总结参考文献一、决策树介绍决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法

羚漆·2022-11-02 23:12

Python机器学习--分类\回归--决策树算法

决策树包含了ID3分类算法，C4.5分类算法，Cart分类树算法，Cart回归树算法。决策树既可以做分类算法，也可以做回归算法。因此决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。

轻窕·2022-11-02 23:10

Python机器学习--算法--决策树算法

决策树包含了ID3分类算法，C4.5分类算法，Cart分类树算法，Cart回归树算法。决策树既可以做分类算法，也可以做回归算法。因此决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。

扁舟钓雪·2022-11-02 23:10

机器学习之决策树算法应用以及分类

1.决策树分类算法原理1.1概述决策树（decisiontree）——是一种被广泛使用的分类算法。

铁头娃1740·2022-11-02 23:39

机器学习实战—决策树算法

文章目录一.简介二.决策树训练和可视化2.1决策树分类算法使用2.2决策树可视化2.3决策树预测流程2.4决策树估计类概率三.CART剪枝训练算法3.1简介3.2Cart分类成本函数四.基尼不纯度或熵4.1

jakiechaipush·2022-11-02 23:07

【无标题】

CategoricalNB）多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）补充朴素贝叶斯（ComplementNB）根据特征数据的先验分布不同，scikit-learn库中，提供了5种不同的朴素贝叶斯分类算法

♚ 余温·2022-11-02 18:33

《机器学习实战笔记--第一部分分类算法：决策树 4》

之前的决策树分类部分只完成了对离散值的分类，当遇到有某些属性值是连续的时候就需要一些其他的方法了。由于连续值的可取值数目不再有限，因此不能直接根据连续属性的可取值来对节点进行划分。此时就需要连续属性的离散化，最简单的策略是采用二分法对连续属性进行处理，这正是C4.5决策树算法中采用的机制。下面我们以周志华老师的西瓜书为例画一个带有连续值分类的决策树。给定样本集D和连续属性a，假定a在D上出现了n个

z新一·2022-11-01 14:21

机器学习笔记－－分类决策树－－人体运动状态信息评级

https://blog.csdn.net/qq_20106375/article/details/94158472对决策树算法的介绍3.实验过程1、使用算法：DecisionTreeClassifier分类算法

syntacticsugars·2022-11-01 14:20

线性判别准则（LDA）与线性分类编程（SVM）实践

4.1.1线性SVM4.1.2多项式核4.1.3高斯核4.2鸢尾花数据集4.2.1多项式核4.2.2高斯核小小的总结1.LDA优缺点2.SVM的优点参考文献一、内容提示学习线性判别准则（LDA）和线性分类算法

YouthBlood9·2022-10-30 13:16

机器学习读书笔记：样本降维

k近邻算法是一个不需要训练的分类算法，它的分类过程如下：针对新样本xix_ixi，在已有的训练样本集DDD中计算与自己最近

新兴AI民工·2022-10-30 02:02

基于python的贝叶斯分类算法_Python机器学习笔记：朴素贝叶斯算法

GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法

weixin_39597636·2022-10-28 14:52

分类算法-KNN(原理+代码+结果)

KNN，即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中比较简单的方法之一，简单来说，就是根据“最邻近”这一特征对样本进行分类。1、K-means和KNN区别K-means是一种比较经典的聚类算法，本质上是无监督学习，而KNN是分类（或回归）算法，是监督学习。K-means算法的训练过程需要反复迭代的操作（寻找新的质心），但是KNN不需要。K-means中的K代表的是簇中心，KNN的K代表的是选择与新测试样本

小哥谈·2022-10-28 07:33

KNN算法（K-NearestNeighbor）详解(手写python代码实现+sklearn实现) 数据挖掘分类算法例子讲解优缺点特点总结

KNN算法（K-NearestNeighbor）详解(手写python代码实现+sklearn实现)数据挖掘分类算法例子讲解优缺点特点总结文章目录1、KNN算法（K-NearestNeighbor）的介绍

无心同学·2022-10-28 07:02

推荐频道

#分类算法