分类器第31页

支持向量机算法_支持向量机算法介绍及其参数讲解

算法介绍支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier

weixin_39516865·2023-04-02 16:42

kNN分类器

文章目录前言一，kNN分类器的基本原理二、kNN分类器三、kNN分类器的实现1.实现代码2.运行结果前言KNN学习（K-NearestNeighboralgorithm，K最邻近方法）是一种统计分类器，

rookie g·2023-04-02 15:00

PyTorch深度学习实战 | 猫狗分类

本文内容使用TensorFlow和Keras建立一个猫狗图片分类器。

TiAmo zhang·2023-04-02 15:13

2022-01-02

决策树决策树是什么一个根节点，若干个内部节点和叶节点非参数学习算法天然的分类器决策树的目标解决分类和回归问题决策树的优点决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点

张家豪豪子·2023-04-02 14:34

Python机器学习17——极限学习机(ELM)

年3月11日，已更新——针对评论区指出没有加入激活函数，现在已更新，加入了sigmod激活函数，可放心食用）（2023年3月30日，已更新——针对有粉丝问怎么用于分类问题，现在已更新，写了一个ELM的分类器

阡之尘埃·2023-04-02 11:35

基于Python实现文件分类器的示例代码

本文实现文件分类器的目的主要是为了将办公过程中产生的各种格式的文件完成整理。通过自定义需要整理的文件目录，将该目录下面的全部文件按照文件格式完成分类操作。

·2023-04-02 11:37

openAI-微调分类器以提高真实性

目的在一定比例的时间内，通过指导模型实现高质量的输出通常是相对容易的，这足以在看到精心挑选的示例时留下深刻印象，但这可能不够可靠，无法部署到生产中例子这通常发生在一类问题中，我们称之为输入的生成转换，其中的任务是将以一种格式呈现的信息转换为另一种格式。这些任务包括：根据结构化输入（如产品名称、颜色、尺寸、类别）创建吸引人的产品描述将大量客户评论总结为描述性、中性的总结、广告或吸引人的标语将一段内容

瓦匠工人·2023-04-02 08:21

吴恩达多分类逻辑回归与神经网络总结

多分类逻辑回归与神经网络1、多分类逻辑回归2、神经网络二、程序代码1.多分类逻辑回归1.1读取数据集1.2数据预处理1.3数据可视化1.4定义sigmoid函数1.5定义代价函数1.6定义梯度下降函数1.7定义OVR分类器

蓝色的紫·2023-04-02 06:12

【机器学习算法实践】AdaBoost是典型的Boosting算法，加法模型多个弱分类器流水线式的提升精度，更关注那些难处理的数据

现实生活中，大家都知道“人多力量大”，“3个臭皮匠顶个诸葛亮”。而集成学习的核心思路就是“人多力量大”，它并没有创造出新的算法，而是把已有的算法进行结合，从而得到更好的效果。集成学习会挑选一些简单的基础模型进行组装，组装这些基础模型的思路主要有2种方法：bagging（bootstrapaggregating的缩写，也称作“套袋法”）和boostingBoosting和bagging最本质的差别在

羞儿·2023-04-02 05:52

【机器学习算法复现】支持向量机，可分类可回归的有监督学习算法，从数学原理到sklearn调包实践，可视化展示感受参数变化带来的影响

给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建一个模型，将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器。

羞儿·2023-04-02 05:51

sklearn.svm中LinearSVR（svm线性回归）、LinearSVC(svm线性分类)与SVC(svm分类)、SVR（svm回归）之间的区别

区别：LinearSVC:SVM线性分类器；用来实现线性的分类任务"""鸢尾花数据集，执行一个分类问题"""importnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.svmimportLinearSVC

灰太狼家的小鸭子·2023-04-02 00:22

29-多组学联合分析重建胆管癌中不良预后亚型

在此，为大家介绍一篇发在Hepatology上的关于预后相关低氧免疫分类器的文献【IntegrativeAnalysisDefinesDistinctPrognosticSubgroupsofIntr

生信学霸·2023-04-01 13:08

R机器学习：分类算法之logistics回归分类器的原理和实现

一看到logistics回归分类器，第一反应这个不是统计上的logistics回归嘛，其实是一样的，之前也给大家写过logistics回归的做法，今天放在机器学习的框架下再写一次。

Codewar·2023-04-01 09:30

大师兄的数据分析学习笔记(二十二）：逻辑回归（Logistic Regression）

拟合的的函数为：其中二、逻辑回归逻辑回归在现实中，更多被当做分类器使用。公式：公式的值域是从0到1。

superkmi·2023-04-01 05:21

（四）卷积神经网络模型之——GoogLeNet

Inception基本结构Inceptionv1网络结构GoogLeNet模型详解Inception模块辅助分类器GoogLeNet网络结构GoogLeNet网络结构图细节GoogLeNet网络结构明细表解析

Dream_Bri·2023-04-01 01:41

数据结构-集成算法-随机森林

数据结构-集成算法-随机森林[内附spark-ml代码]随机森林集成算法随机森林的相关基础知识随机森林梯度提升树多层感知分类器随机森林集成模型指将基础模型组合成为一个模型。

辉常努腻·2023-04-01 00:56

6. 随机森林

随机森林文章目录一、概念二、构建2.1影响随机森林分类性能的主要因素2.2算法流程2.3OOB2.4算法特性三、Python实现一、概念随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定

许久是混子·2023-04-01 00:29

基于支持向量机SVM多因子测量误差预测，支持向量机MATLAB代码编程实现

SVM的测量误差预测代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-03-31 19:35

2018-04-18第三周 svm深入学习+使用线性核函数写出demo+优化1:k折交叉验证

首先是我这一周的svm学习笔记一、线性分类器在进行文本分类的时候，我们可以让计算机这样来看待我们提供给它的训练样本，每一个样本由一个向量（就是那些文本特征所组成的向量）和一个标记（标示出这个样本属于哪个类别

土豆土豆我是potato·2023-03-31 17:05

论文阅读: 1712.BSN

边缘敏感属性分类器。Boundary-sensitiveNetworkforPortraitSegmentation论文解读

JNingWei·2023-03-31 14:46

svm简单实现python-Python实现基于SVM的分类器的方法

本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器

weixin_39900582·2023-03-31 11:23

【毕业设计】如何利用Python实现人脸识别？

一、梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤：要先让人脸被准确的找出来，也就是能准确区分人脸的分类器，在这里我们可以用已经训练好的分类器，网上种类较全，分类准确度也比较高，我们也可以节约在这方面花的时间。

派派百晓生·2023-03-31 07:53

《机器学习》周志华第十章

，与其距离最靠近的K个训练样本，并基于这些训练样本的信息进行预测；分类任务采取投票法，回归任务采取平均法K值一般通过交叉验证法来获取观察样本Xu与其他样本的相似度，选择最近的K个样本，琪属于ω1k近邻分类器示意图

Keqis·2023-03-31 03:34

openAI，fine-tuning的示例代码

我们将微调一个ada分类器来区分两个运动：棒球和曲棍球首先，你需要安装openai的Python包：pipinstallopenai先准备并处理数据fromsklearn.datasetsimportfetch

openwin_top·2023-03-30 21:19

2021-12-26

图灵基因·2023-03-30 14:49

基于遗传算法优化SVM参数的热负荷预测，GA-SVM回归分析

本文用遗传算法改进的SVM进行热负荷预测支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-03-30 12:54

39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析

随机森林分类器随机森林的英文是RandomForest，英文简写是RF。它实际上是一个包含多个决策树的分类器，每一个子分类器都是一棵CART分类回归树。

张九日zx·2023-03-30 04:05

SVM---这可能是最直白的推导了

小文|公众号小文的数据之旅百度百科：（1）支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器，其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。

小文的数据之旅·2023-03-29 22:11

CS231n-K近邻与线性分类器

CS231n笔记系列（一）数据驱动的图像分类方式——K近邻与线性分类器（上）1.ImageClassification：acoretaskinComputerVision为什么图像分类问题在计算机里很困难

JaimeOw·2023-03-29 21:14

怎么解决could not convert string to float问题？

在jupyter里读取csv文件做决策树的分类器导入文件，划分测试集，训练集后filename="D:/学生/student-por.csv"file=pd.read_csv(filename,encoding

龟派气功得生效·2023-03-29 20:14

梯度提升算法决策过程的逐步可视化

梯度提升算法介绍梯度提升算法（GradientBoosting）是一种集成学习算法，它通过构建多个弱分类器，然后将它们组合成一个强分类器来提高模型的预测准确率。梯度提升算法的原理可以分为以下几个步骤

deephub·2023-03-29 18:11

SVM多分类之一对一与一对多

SVM多分类SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。构造多分类器可以采用直接法

LiBiscuit·2023-03-29 06:41

混淆矩阵(Confusion Matrix)

此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Cl

Wanderer001·2023-03-29 03:25

混淆矩阵（Confusion Matrix）

此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣。这张图主要看深蓝色部分，横轴表示真实标签，纵轴表示预测标签，对角线深蓝色部分表示真实标签=预测标签的部分，其他地方表示预测错误的分类。

凉茶i·2023-03-29 03:16

二分类和混淆矩阵

二值分类器（BinaryClassifier）是机器学习领域中应用最为广泛的分类器之一。

IT孔乙己·2023-03-29 02:29

深度信念网络（DBN）

既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。

南宫萧言·2023-03-29 02:13

cs231n assignment1

最后还要求实现一个两层神经网络的图像分类器，同样也会涉及如何从图像中提取更高层次的图像特征，来提高分类器的效果。在assignment1中

没天赋的学琴·2023-03-28 11:13

【机器学习实战（四）】sklearn包中朴素贝叶斯库的使用

UnderStorm·2023-03-28 09:15

sklearn-caicai

五.逻辑回归1.概述1.1名为“回归”的分类器=线性回归的任务就是找出模型参数，著名的最小二乘法就是用来求解线性回归中参数的方法。

漱衣仁止·2023-03-28 02:01

《A Cancer Survival Prediction Method Based on Graph Convolutional Network》

在癌症生存预测方面的有效性和优越性介绍异质性疾病癌症具有不同的分子特征、临床行为、形态学表现和对治疗的不同反应一些传统的机器学习模型用于预测存活一些机器学习分类方法，如支持向量机（SVM）[16-18]，朴素贝叶斯分类器

飘涯·2023-03-26 08:41

逻辑回归二分类算法python_机器学习经典算法详解及Python实现---Logistic回归（LR）分类器...

（一）认识Logistic回归（LR）分类器首先，Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），自变量取值范围为

weixin_39693971·2023-03-26 07:10

随机梯度下降

主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如：线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。

Powehi_·2023-03-25 22:22

第八章机器学习（ML）策略（1）

1.为什么要ML策略图8.1启发性的例子假设正在调试猫分类器，经过一段时间的调整达到了90%准确率，但是仍然不够理想，需要改善。

一叶知否·2023-03-25 07:29

使用Matplotlib绘制mnist的特征重要性

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章中介绍了对多个分类器集成的一些方法，在特征重要性一节中在mnist数据集中使用随机森林分类器进行训练并绘制特征的重要程度。

mrwoody·2023-03-25 06:23

集成算法整理

一.AdaBoost的算法在学习adaboost算法前先要弄清楚前向分布算法，因为AdaBoost是前向分布加法算法的特例，这时，模型是由基本分类器组成的加法模型，损失函数是指数函数。

ZAK_ML·2023-03-25 04:49

tensorflow模型建立与训练

线性分类器ModelX=tf.constant([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])y=tf.constant([[10.],[20.]])

阿凯被注册了·2023-03-24 14:16

贝叶斯分类器

朴素贝叶斯算法推导：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4685361.html

truezqx·2023-03-24 08:26

异常检测论文（一）：CutPaste

该篇论文提出了一个两阶段框架：首先学习到自监督的深度表示，然后在学习到的表示上构建一个单分类器on

方生784·2023-03-24 07:55

数据挖掘——KNN算法（手写数字分类）

KNN原理部分思维导图整理：手写数据分类实战，分别用KNN、SVM、朴素贝叶斯和决策树做分类器，统计比较四个分类器的准确率。

嚯嚯嚯嚯什么都不会·2023-03-24 07:54

Adaboost理解笔记(matlab实现)

基本原理参考：李航的《统计学习方法》AdaBoost通过加大分类误差率小的弱分类器的权重，使其在表决中起

zoulala·2023-03-24 04:31

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