#分类算法

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

Python机器学习--分类算法--KNN算法

KNN算法KNN算法类型:knn(k-NearestNeighbors),K最近邻算法.属于有监督学习的分类和回归算法.KNN算法原理1.计算测试样本与训练集中所有样本之间的相似度(使用距离表征相似度.)2.按照距离递增排序3.选择与测试样本中距离最近的k个训练样本.4.根据选择出的K个样本的标签,进行投票或平均(投票为分类问题,求平均为回归问题).KNN算法的特点1.计算复杂度高(最初的knn是
扁舟钓雪·2022-10-28 07:54

Python机器学习--算法实现--常用算法在Sklearn中的聚类算法和分类算法关键参数详解

常用算法在Sklearn中的关键参数详解聚类算法K-Means算法基于Sklearn中的参数fromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state=N
扁舟钓雪·2022-10-28 07:23

2021-03-20 数据挖掘算法-KNN算法 Python

数据挖掘算法-KNN算法算法简介邻近算法，又叫K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。
studyer_domi·2022-10-28 07:50

KNN分类算法原理与Python+sklearn实现根据身高和体重对体型分类

KNN算法是k-NearestNeighborClassification的简称，也就是k近邻分类算法。
dongfuguo·2022-10-28 07:13

KNN算法的sklearn实践

一、KNN算法概述邻近算法，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。
CJ The Duo·2022-10-28 07:40

分类-朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）

文章目录简介贝叶斯模型朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯伯努利朴素贝叶斯小结简介贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理，是机器学习中重要的分类算法，适用于高维度的大数据集，速度快，准确率高，一个经典的应用场景是识别垃圾邮件
吾仄lo咚锵·2022-10-28 07:09

数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六)

目录介绍算法的例子KNN算法原理KNN算法的关键：算法的优点：算法的缺点：关于k值的选取代码实现总结KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification
Lingxw_w·2022-10-28 07:38

贝叶斯分类器

贝叶斯分类器1．1贝叶斯分类器的应用小组的主要任务描述我们组主要从三个方面做贝叶斯分类器的应用领域大综述，分别是：贝叶斯分类算法在数据预测中的应用及综述、朴素贝叶斯分类器在智能导诊中的应用和贝叶斯分类在职业性格中的应用
李逍遥敲代码·2022-10-26 19:22

叶斯分类器的应用

叶斯分类器的应用题目的主要研究内容（1）小组的主要任务描述我们组主要从三个方面做贝叶斯分类器的应用领域大综述，分别是：贝叶斯分类算法在数据预测中的应用及综述、朴素贝叶斯分类器在智能导诊中的应用和贝叶斯分类在职业性格分析中的应用
李逍遥敲代码·2022-10-26 19:22

河北工业大学数据挖掘实验四 贝叶斯决策分类算法

贝叶斯决策分类算法一、实验目的二、实验原理1、先验概率和类条件概率2、贝叶斯决策三、实验内容和步骤1、实验内容2、实验步骤3、程序框图4、实验样本5、实验代码四、实验结果五、实验分析一、实验目的（1）熟悉朴素贝叶斯决策算法
Ace2NoU·2022-10-26 17:38

微软OCR两层优化提升自然场景下的文字识别精度（模式识别新研究）

此次的突破主要是在文本检测环节的两个子阶段：先采用对比极值区域CER检测方法，再采用基于浅层神经网络的文字/非文字分类算法。
beihangzxm123·2022-10-25 07:33

【统计学习算法】朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种分类算法，生成学习算法参考链接朴素贝叶斯的主要优点有：1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。
zcz5566719·2022-10-24 18:51

朴素贝叶斯分类算法[sklearn.naive_bayes/GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB]

朴素贝叶斯举栗子1'''另一个例子，现分别有A、B两个容器，在容器A里分别有7个红球和3个白球，在容器B里有1个红球和9个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器A的概率是多少?假设已经抽出红球为事件B，选中容器A为事件A，则有：P(B)=8/20，P(A)=1/2，P(B|A)=7/10，按照公式，则有：P(A|B)=P(A)*P(B|A)/P(B)=(7/10
Doris_H_n_q·2022-10-24 18:46

回归算法和分类算法的异同点是什么？

本文重点这节课主要介绍了监督学习是什么？从两个角度来说的，回归和分类。其基本思想是，我们数据集中的每个样本都有相应的"正确答案"。在根据这些样本作出预测，就像房子（回归）和肿瘤（分类）的例子中做的那样。此外我们还介绍了回归问题，即通过回归来推出一个连续的输出，之后我们介绍了分类问题，其目标是预测出一组离散的结果。监督学习假如说想要预测房价，我们现在有一些数据，现在我们把这些数据再坐标轴中画出来，横
幻风_huanfeng·2022-10-24 17:41

python识别图像中的物体_OpenCV+Python 指定物体识别

（特征使用HoG，分类算法使用
weixin_39577908·2022-10-22 09:13

机器学习实践：监督学习-7

机器学习实践：监督学习1、实验描述本实验通过scikit-learn工具包主要介绍了监督学习概念，并通过实验掌握监督学习中常见的回归和分类算法，理解分类和回归的区别，比较各类分类算法的优劣，能够理解调参在非线性分类中的重要性等内容实验时长
奔腾游子·2022-10-19 13:35

阿里巴巴——机器学习面试总结

谈一下论文主要思想介绍论文里不平衡分类马尔科夫决策过程的状态、动作、回报函数设计以及状态转移过程针对状态转移的有效性、合理性和严谨性讨论了很久讨论强化学习解决分类问题和监督学习下的神经网通分类器的异同谈谈传统不平衡分类算法
fpga和matlab·2022-10-19 07:29

01. KNN , CV_example

K近邻算法(K-nearestneighbor，KNN算法)李航博士《统计学习方法》最近邻(k-NearestNeighbors,KNN)算法是一种分类算法应用场景：字符识别、文本分类、图像识别思想：对给定的训练实例点和输入实例点
S1406793·2022-10-18 07:56

机器学习学习笔记——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯关键词贝叶斯公式朴素贝叶斯模型关键词分类算法；生成方法->找出Y和X和联合分布P(X,Y)->P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出对应判别方法（决策树、KNN、逻辑回归、SVM等）->学习出
lyy0331·2022-10-17 07:19

机器学习基础算法——朴素贝叶斯算法

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，极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。算法原理：朴素贝叶斯分类（NBC）是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条
CoderMateng·2022-10-17 07:43

机器学习算法（7）—— 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法1朴素贝叶斯介绍2贝叶斯公式3拉普拉斯平滑系数4朴素贝叶斯api使用5朴素贝叶斯算法总结5.1朴素贝叶斯优缺点5.2朴素贝叶斯疑难点5.3与逻辑回归的区别1朴素贝叶斯介绍朴素贝叶斯是一种分类算法
胡微_·2022-10-17 07:11

2022 年 TI 杯大学生电子设计竞赛具有自动泊车功能的电动车（B 题）——小车视觉神经网络模型压缩的解决办法（流媒体、嵌入式端）

1.2miniconda1.3conda操作2多媒体数据收集和标注2.1多媒体数据下载2.2数据标注方法2.3网上常用的数据集3流媒体服务器搭建和访问3.1视频推流3.2用opencv打开rtsp视频流4目标检测分类算法
zhaohaobingSUI·2022-10-15 01:17

pytorch实现逻辑回归

一、pytorch实现逻辑回归逻辑回归是非常经典的分类算法，是用于分类任务，如垃圾分类任务，情感分类任务等都可以使用逻辑回归。
逝去〃年华·2022-10-13 15:06

朴素贝叶斯 垃圾邮件检测 Naive Bayes Spam detection

[-]摘要一认识朴素贝叶斯分类二朴素贝叶斯分类数学原理1贝叶斯定理2朴素贝叶斯分类的概率论原理1贝叶斯分类概率论描述2先验条件概率的计算方法3算法改进三Python实现朴素贝叶斯分类算法四朴素贝叶斯分类用于文本分类
惜君Iris·2022-10-13 14:54

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

>>引言最近在面试中，除了基础&算法&项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类&分类算法而已
weixin_34402090·2022-10-13 14:52

python数字识别bayes_机器学习经典算法详解及Python实现---朴素贝叶斯分类及其在文本分类、垃圾邮件检测中的应用...

摘要：朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类
马李灵珊·2022-10-13 14:52

python实现算法改进_机器学习经典算法详解及Python实现

摘要：朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类
willson zou·2022-10-13 14:21

【集成学习系列教程3】GBDT分类算法原理及sklearn应用

文章目录5GBDT二分类算法5.1概述5.2算法详解5.2.1逻辑回归预测函数5.2.2最大似然估计5.2.3逻辑回归损失函数5.2.4算法的具体步骤5.3sklearn中的GradientBoosting
Juicy B·2022-10-13 07:30

分类算法

1.简介1.1定义分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则并预测新数据的类别。1.2应用场景分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
adamyoungjack·2022-10-12 22:56

常见的五种分类算法

k-近邻、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机分类算法（以iris为例）所需安装包：ibrary(class)##knnlibrary(C50)##决策树library(e1071)##朴素贝叶斯and
Sue-F·2022-10-12 22:25

分类算法总结

目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42]，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法
weixin_34417200·2022-10-12 22:09

一起捋一捋机器学习分类算法~

说起分类算法，相信学过机器学习的同学都能侃上一二。可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说，你可以快速地回答下面的问题么:KNN算法的优缺点是什么？
FMI飞马网·2022-10-12 22:34

机器学习分类算法

机器学习的步骤：获取数据--->数据预处理（缺失值、异常值）--->数据集的划分（训练集和测试集）--->特征工程（特征抽取、特征预处理、特征降维）--->模型训练（调用sklearn中的方法）--->模型评估（比对预测值和真实值、计算准确率等）案例数据集下载：百度网盘请输入提取码百度网盘为您提供文件的网络备份、同步和分享服务。空间大、速度快、安全稳固，支持教育网加速，支持手机端。注册使用百度网盘
编程路人黄·2022-10-12 22:31

机器学习中的七种分类算法

c机器学习中的7种分类算法https://www.projectpro.io/article/7-types-of-classification-algorithms-in-machine-learning
坠星不坠·2022-10-12 22:18

西瓜书与南瓜书学习

logistic回归简介logistic回归由Cox在1958年提出[1]，它的名字虽然叫回归，但这是一种二分类算法，并且是一种线性模型。
lsw_jk980124·2022-10-12 21:26

人工智能 机器学习 数据挖掘 数据分析 算法大全

1.回归线性回归(Linear回归)Logistic回归(逻辑回归)【二分类算法，但本质上是属于回归】多项式回归Ridge回归(岭回归)LASSO回归ElasticNet回归(弹性网络回归)最小角回归2
不当菜鸡的程序媛·2022-10-12 07:58

EEG脑机接口算法

因此，对脑机接口脑电分类算法进行综述更新的时机已经成熟。方法我们汇总了2007年至2017年的BCI和机器学习的文献，以确定设计用在脑机接口方向的新分类方法。我们综合了现有方法
思影科技·2022-10-12 07:18
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