分类算法第6页

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化循环神经网络分类模型(LSTM分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA鲸鱼优化算法优化循环神经网络分

胖哥真不错·2023-11-13 18:15

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA鲸鱼优化算法优化BP神经网络分

胖哥真不错·2023-11-13 18:15

Keras-learn-note(3)

鲸可落·2023-11-13 18:36

python与数据挖掘上机实验5_python数据挖掘test5

用分类算法来建模预测数据导入；importpandasaspddata=pd.read_csv('C:\\Users\\dell\\Desktop\\datamining\\train__UnB.csv

weixin_39791386·2023-11-13 09:46

数据分析实战 | 贝叶斯分类算法——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv”数据集链接：https://download.csdn.net/download/m0_70452407/88524905该数据集主要记录了569个病例的32个属性，主要属性/字段如下：（1）ID：病例的

天下弈星~·2023-11-11 23:54

【大数据----数据挖掘】数据挖掘之聚类、分类、回归

许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或

Sunny3096·2023-11-11 22:55

机器学习——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性3．朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测用于文本分类的朴素贝叶斯模型：三、朴素贝叶斯案例四、朴素贝叶斯代码实现一、贝叶斯方法背景知识贝叶斯分类：贝叶斯分类是一类分类算法的总称

七七喝椰奶·2023-11-11 09:09

全球30米湿地数据产品（GWL_FCS30）

该数据集通过结合2020年的LandsatSR数据与Sentinel-1数据，利用分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法在谷歌地球引擎云计算平台生产所得。

此星光明·2023-11-11 07:12

【GEE】7、利用GEE进行遥感影像分类【随机森林分类】

GoogleEarthEngine提供的各种分类算法的定义和应用。如何使用randomForest设置和运行分类，以aspen存在和不存在作为示例数据集。

TwcatL_tree·2023-11-10 14:33

mindspore mindcv图像分类算法；昇腾NPU加速使用；模型保存与加载

save_load_model.htmlhttps://github.com/mindspore-lab/mindcv/blob/main/docs/zh/tutorials/finetune.md1、mindsporemindcv图像分类算法

loong_XL·2023-11-10 11:58

机器学习---决策树算法梳理

决策树算法梳理任务3-决策树算法梳理1、信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3、回归树原理4、决策树防止过拟合手段

言成苟文·2023-11-09 22:54

CSP(Common Spatial Patterns)——EEG特征提取方法详解

1.1CSP的含义1.2CSP算法1.3CSP特征的特点2.CSP特征在EEG信号分类任务中的应用2.1任务说明2.2数据预处理与特征提取2.3应用分类算法3.

Jurio.·2023-11-09 18:21

从零学习Adaboost算法的python实现

Adaboost分类算法python代码详细实现首先呢，Adaboost分类算法的实现网上找的基本都是二分类的代码，很少有基于多分类的代码实现，于是我就找了找基于多分类实现的方法，具体思

OOOrchid·2023-11-09 15:03

SVM实现小尺寸图片分类

问题背景在工业识别的场景中，经常会遇到误判与误识别，所以最后输出的结果，需要再通过N分类算法去过滤一遍，确保识别到的物体，是我们想要的，能实现这个方案有很多，传统机器学习与深度神经网络都可以做到，传统机器学习

余生的观澜·2023-11-08 12:46

【机器学习3】有监督学习经典分类算法

1支持向量机在现实世界的机器学习领域，SVM涵盖了各个方面的知识，也是面试题目中常见的基础模型。SVM的分类结果仅依赖于支持向量，对于任意线性可分的两组点，它们在SVM分类的超平面上的投影都是线性不可分的。2逻辑回归2.1逻辑回归与线性回归逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者的最本质的区别。逻辑回归中给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。逻

猫头不能躺·2023-11-08 10:10

《机器学习实战笔记--第一部分分类算法：决策树 3》

构造分类器：我们在构造了决策树之后，可以用于实际的分类了。在执行分类的时候需要决策树以及用于构造树的标签向量。程序比较测试数据与决策树上的数值，递归执行该过程直到进入叶子节点；最后将测试数据定义为叶子节点所属的类型。defclassify(inputTree,featLabels,testVec):#featLabels特征标签列表firstStr=list(inputTree.keys())[0

z新一·2023-11-07 16:24

第九章《搞懂算法:决策树是怎么回事》笔记

决策树算法是机器学习中很经典的一个算法，它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法。

Mamong·2023-11-07 16:16

线性【SVM】数学原理和算法实现

一.数学原理SVM是一类有监督的分类算法，它的大致思想是：假设样本空间上有两类点，如下图所示，我们希望找到一个划分超平面，将这两类样本分开，我们希望这个间隔能够最大化来使得模型泛化能力最强。

数字生命Allen·2023-11-06 22:52

吴恩达《机器学习》6-1-＞6-3:分类问题、假设陈述、决策界限

判断一封电子邮件是否是垃圾邮件（二元分类）判断一次金融交易是否涉及欺诈（二元分类）区分肿瘤是恶性的还是良性的（二元分类）图像识别：将图像分为不同的类别（多元分类）分类问题在现实世界中无处不在，因此开发有效的分类算法至关重要

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 19:29

Logistic回归

在之前我已经写了一篇关于线性回归的文章,今天给大家带来另一个重要的回归分类算法----逻辑回归逻辑回归考虑的数值情况不同与线性回归,根据问题中随机变量的不同种类而选择不同的分类算法线性回归主要用于解决连续型数值的问题逻辑回归主要用于解决离散型数值问题那么什么样的数值是连续型

当时年少_青衣·2023-11-06 01:13

编码分类2020-11-20

编码分类,代码比较简单,就是繁琐//////填入模板编码和数量////////////返回:编码,数量,模板类型(0和10代表标准件,1代表非标件)publicstaticstring[]编码分类算法(

new_blash·2023-11-06 01:27

CV算法复现（分类算法6/6）：MobileNet（2017年V1，2018年V2，2019年V3，谷歌）

致谢：霹雳吧啦Wz：霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili目录致谢：霹雳吧啦Wz：霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili1本次要点1.1pytorch框架语法2网络简介2.1历史意义2.2网络亮点V1版亮点V2版亮点V3版亮点2.3V1网络DW卷积和PW卷积介绍计算量网络结构（和VGG差不多，就是卷积层的串联）效果2.4V2网络倒残差结构ReLU6激励函数V2网络结构效果2

⊙月·2023-11-05 20:22

【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART（非常详细）

、C4.5、CART（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法

Jarkata·2023-11-05 14:51

【毕业设计】深度学习猫狗分类算法研究与实现 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2使用CNN进行猫狗分类3数据集处理4神经网络的编写5Tensorflow计算图的构建6模型的训练和测试7预测效果8最后0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…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，

caxiou·2023-11-04 19:13

逻辑回归公式推导

它是经典的二分类算法机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单的还是用简单的。逻辑回归的决策边界：可以是非线性的。

Daily_Note·2023-11-04 13:20

K-近邻算法（KNN算法）的python代码实现（基于sklearn的鸢尾花iris数据集为例）

1.数据集获取sklearn模块提供了丰富的数据集供开发者学习和试验，本文使用的是分类算法经典用例——鸢尾花案例，sklearn数据集中datasets.load_digits也是一个学习分类算法不错的案例

南山十一少·2023-11-03 09:37

（ZT）算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html0、写在前面的话我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但

weixin_30786617·2023-11-02 23:33

Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision论文解读（一）

Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读一小样本分类算法元学习范式元学习算法基于梯度的元学习度量学习的元学习方法小样本分类数据集小样本检测参考文献篇幅所限

海南1506·2023-11-02 14:05

数据分析 | KNN模型

模型的应用一、模型思想二、k值的选择01设置权重02交叉验证三、距离度量01欧式距离02曼哈顿距离03余弦相似度四、代码实现一、模型思想邻近算法，或者说K最邻近（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

Ouroboroszzs·2023-11-02 03:11

python knn模型_使用Python训练KNN模型并进行分类

K临近分类算法是数据挖掘中较为简单的一种分类方法，通过计算不同数据点间的距离对数据进行分类，并对新的数据进行分类预测。

weixin_39955142·2023-11-02 03:41

力扣刷题 | 排序（包含十大排序算法的描述、复杂度和 Python 实现）

文章目录总述十大排序算法及分类算法描述复杂度Python实现选择排序堆排序插入排序希尔排序冒泡排序快速排序归并排序计数排序桶排序基数排序56合并区间57插入区间75颜色分类147对链表进行插入排序148

然然然然_·2023-11-02 02:13

机器学习轻松入门——KNN算法的PYTHON语言实现

KNN算法，也称K近邻算法，是一种监督学习的分类算法。

weixin_43692562·2023-10-31 20:13

基于计算机视觉的 Transformer 研究进展

74篇参考文献目录摘要1Transformer基本原理1.1编码器-解码器1.2自注意力1.3多头注意力2在计算机视觉领域的应用2.1图像分类2.1.1iGPT2.1.2ViT及其改进算法2.1.3图像分类算法总结

别致的SmallSix·2023-10-31 10:46

KNN分类算法介绍，用KNN分类鸢尾花数据集（iris）

目录一、KNN算法实现原理：二、KNN算法实现步骤三、KNN算法的优缺点KNN算法的优点包括：KNN算法在分类问题上的不足：四、KNN分类鸢尾花数据集1、构建KNN分类器2、构建KNN模型3、案例结果及分析一、KNN算法实现原理：为了判断未知样本的类别，已所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（Majority

凌天傲海·2023-10-30 19:36

Spark实战贝叶斯分类算法

目录3.SparkMLlib贝叶斯分类算法3.1贝叶斯分类算法3.2算法源码分析3.3应用实战3.3.1数据说明3.3.2代码详解贝叶斯算法作为机器学习算法中非常重要的一个流派，无论在学术研究还是企业应用中都很受欢迎

SwaggyDoggy·2023-10-30 17:47

什么是神经网络，它的原理是啥？（1）

v=mlk0rddP3L4&list=PLuhqtP7jdD8CftMk831qdE8BlIteSaNzD视频1：简单介绍神经网络的基本概念，以及一个训练好的神经网络是怎么使用的分类算法中，神经网络在训练过程中会学习输入的

shimly123456·2023-10-30 11:33

机器学习算法-决策树模型及小案例

它既可以解决分类算法，

AKlian·2023-10-29 21:58

2023年第四届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛A题

在坑洼道路检测任务中，传统的分类算法往往不能取得很好的效果，因为坑洼图像的特征往往是非常复杂和多变的。然而，近年来深度学习技

热心网友俣先生·2023-10-29 09:43

机器学习(一) —— 机器学习基础

(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法

share16·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法

鼠小米·2023-10-29 09:40

深入浅出KNN算法(一) KNN算法原理

一、KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法

zhangge3663·2023-10-29 07:56

机器学习——代价敏感错误率与代价曲线

传统的分类算法通常假设所有的错误分类代价是相同的，但在实际应用中，这种情况并不常见。代价敏感错误率的目标是通过考虑不同

我是小水水啊·2023-10-28 14:54

竞赛选题深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0前言优质竞赛项目系列，

laafeer·2023-10-28 10:19

干货 | 数据挖掘必过的40道题，你都能答对吗...

A.关联规则发现B.聚类C.分类D.自然语言处理2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

Moweek·2023-10-28 10:11

C.3 知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-10-28 04:38

机器学习-分类算法-模型选择与调优09

模型选择与调优交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信网格搜索fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportpandasasp

gemoumou·2023-10-28 02:58

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程

是一个Bug·2023-10-28 02:25

分类算法-模型选择与调优

一交叉验证目的为了让被评估的模型更加准确可信二交叉验证(crossvalidation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。2.1分析三超参数搜索-网格搜索(GridSearch)通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻

北山璎珞·2023-10-28 02:25

KNN算法实现鸢尾花分类

KNN算法实现鸢尾花分类KNN算法是一种常用的分类算法，它的主要思想是根据样本间的距离来进行分类。本次使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类。

wo太南了·2023-10-27 04:16

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