分类算法第8页

深度学习-图像处理

图片分类的粒度：类内方差与类间方差评判标准：top1准确率和top5准确率【CNN调参】图像分类算法优化技巧（实用性很高）-知乎(zhihu.com)调参经验：1.模型训练加速增大学习率，batchsize

LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

【ElM分类】基于秃鹰算法优化极限学习机BES-ElM实现数据分类附matlab代码

分类算法的性能直接影响到模型的准确性和可用性。在过去的几年里，极限

Matlab科研辅导帮·2023-10-14 16:33

数据测量与相似性分析

这篇文章中主要记录如何分析样本间相似性的内容，相似性分析在分类算法（如K最邻近分类）和聚类任务中会涉及到。相似性分析基于样本属性取值，因此对于样本属性类型及其取值的特征也有必要说明。

hgz_dm·2023-10-14 14:27

数据挖掘的十大算法

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRankC4.5C4.5算法是得票最高的算法

楚小武·2023-10-14 01:36

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。（以下内容出自百度百科） AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

F.3【性能优化模型压缩】在数据增强、蒸馏剪枝下ERNIE3.0分类模型性能提升

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·2023-10-12 21:13

Logistic回归分类算法详解

我们来讨论另外一种被广泛应用的分类算法—Logistic回归。在讲解这个概念之前，我们先来聊一个题外话—“Logisticregression”的中文译法。

m0_70372647·2023-10-12 10:19

【数据分类】基于麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类方法 SSA-SVM分类算法【Matlab代码#61】

文章目录【可更换其他群智能算法，`获取资源`请见文章第6节：资源获取】1.麻雀搜索算法（SSA）2.支持向量机（SVM）3.SSA-SVM分类模型4.部分代码展示5.仿真结果展示6.资源获取【可更换其他群智能算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1.麻雀搜索算法（SSA）麻雀搜索算法在各个博客网站上均可见，详细介绍此处略。2.支持向量机（SVM）支持向量机（SupportVectorMachin

天`南·2023-10-11 12:24

Python机器学习笔记 K-近邻算法

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。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

weixin_30345577·2023-10-11 06:41

python数据建模与KNN算法实现手写体数字识别

python数据分类实现过程数据分类主要处理现实生活中的分类问题,一般处理思路如下:1、首先明确需求并对数据进行观察2、其次,确定算法3、确定步骤4、编程实现常见分类算法：1

clover521·2023-10-10 05:46

06_排序算法

排序算法的介绍排序算法的分类算法的时间复杂度衡量一个程序执行时间的两种方法时间频度时间复杂度常见的时间复杂度平均时间复杂度和最坏时间复杂度算法的空间复杂度基本介绍冒泡排序选择排序插入排序希尔排序快速排序归并排序基数排序常用排序的算法比较相关术语解释

bjfStart·2023-10-10 02:02

Python实现机器学习分类算法

(1)分类问题评估标准：混淆矩阵：真实结果\预测结果正例假例正例真正例TP（truepositive）伪反例FN(falsenegative)假例伪正例FP真反例TN准确率：$$accuracy=\frac{(TP+TN)}{(TP+FP+TN+FN)}$$精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例：$$precision=\frac{TP}{TP+FP}$$召回率：真实为正例的样本中预测结果为

头发慢点掉的小马·2023-10-08 23:56

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

此外，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

机器学习算法基础--KNN分类算法

文章目录1.KNN算法原理介绍2.KNN分类决策原则3.KNN度量距离介绍3.1.闵可夫斯基距离3.2.曼哈顿距离3.3.欧式距离4.KNN分类算法实现5.KNN分类算法效果6.参考文章与致谢1.KNN

温柔济沧海·2023-10-07 21:34

机器学习笔记第7课：线性判别分析算法

逻辑回归是一种传统的分类算法，仅限于两类分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。线性判别分析法简称LDA，表示起来非常简单。

首席IT民工·2023-10-07 16:56

二分类银行精准营销的单一分类算法尝试

#加载教程中会用到的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#加载warningsimportwarnings#忽略warningswarnings.filterwarnings("ignore")#从csv文件中写入数据train=pd.read_csv('bank_train_s

christinazou·2023-10-07 12:47

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

一、什么是集成学习方法1、定义集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测谚语：三个臭皮匠顶个诸葛亮、众人拾柴火焰高二、什么是随机森林1、定义在机器学习中，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森林：包含多个决策树的分类器2、

csj50·2023-10-06 15:06

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

一、转换器与预估器转换器-做特征工程预估器-封装了机器学习算法二、KNN算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K过大，容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素：假定了特征与特征之间相互独立贝叶斯：贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数应用场景文本分类四、决策树找到最高效的决策顺序信息增益基尼系数信

csj50·2023-10-06 15:36

机器学习基础之《分类算法（7）—案例：泰坦尼克号乘客生存预测》

一、泰坦尼克号数据1、案例背景泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素，但有些人比其他人更容易生存，例如妇女，儿童和上流社会。在这个案

csj50·2023-10-06 15:35

逻辑回归与评分卡

一、概述1.名为“回归”的分类器有不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

计算机视觉——飞桨深度学习实战-图像分类算法原理与实战

基础理论：图像分类是深度学习在视觉领域第一个取得突破性成果的任务。本章首先介绍了图像分类任务的发展历程与评价指标。然后分为三个角度分别介绍了在图像分类领域具有重要地位的三种模型。第一种是基于残差网络的模型，本章重点介绍了ResNet、DenseNet和DPN。第二种是基于Transformer思想的模型，本章重点介绍了ViT和Swin-Transformer模型。第三种是用于移动端设备的轻量级模型

喜欢吃豆·2023-10-03 19:30

基于Matlab实现logistic方法（源码+数据）

Logistic回归是一种常用的分类算法，适用于二分类问题。本文将介绍如何使用Matlab实现Logistic回归方法，并通过一个示例演示其应用。

Matlab仿真实验室·2023-10-03 13:43

基于python的情感分析案例-基于 Python 和 NLTK 的推特情感分析

基于Python和NLTK的推特情感分析作者：宋彤彤1.导读NLTK是Python的一个自然语言处理模块，其中实现了朴素贝叶斯分类算法。

weixin_37988176·2023-10-02 01:23

9_分类算法—决策树

文章目录1信息熵1.1比特化（Bits）1.2一般化的比特化（Bits）1.3信息熵（Entropy）1.3.1熵越大混乱程度越大1.4条件熵H（YIX）2决策树2.1什么是决策树2.2决策树构建过程（重点）2.3决策树特征属性类型（离散、连续）2.4决策树分割属性选择2.5决策树量化纯度2.5.1决策树的划分依据之一-信息增益（越大越好）2.6决策树算法的停止条件2.7决策树算法效果评估2.8决

少云清·2023-09-30 06:05

3个案例详解聚类、回归、分类算法

导读：机器是怎样学习的，都学到了什么？人类又是怎样教会机器学习的？本文通过案例给你讲清楚各类算法的原理和应用。机器学习，一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法，让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点，并用这些特征和特点和一定的学习目标形成映射关系，进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断，也可能是输出一段内容——图片、程序代码、文本、声音，而机器自

大数据v·2023-09-29 14:37

有监督学习与非监督学习差异

包括所有的回归算法和分类算法，例如线性回归、决策树、朴素贝叶斯等。无监督学习：训练集只有输入（没有输出）组成。包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。

低调的风·2023-09-29 14:57

K最近邻(k-Nearest Neighbor) 浅析

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

城市中迷途小书童·2023-09-29 13:28

计算机竞赛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，

Mr.D学长·2023-09-28 06:06

win10安装python的xlrd_win10安装python的xlrd

最近想尝试一下python中机器学习库函数，来测试SVM多分类算法性能，所以需要安装python以及xlrd，安装过程如下。

kkhenry·2023-09-27 10:55

数据分析方法-决策树

大家好，这篇文章我们探讨下，决策树算法的相关的知识，决策树是一种分类算法，现在也可以应用与回归，决策树算法的实现有很多种，你可以写Python代码，也可以调用现成的sklearn包实现！

洛水青柳2017·2023-09-26 19:31

逻辑回归与多项式特征：解密分类问题的强大工具

代码演示决策边界引言在机器学习领域，逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于解决诸如垃圾邮件过滤、疾病预测和客户流失分析等各种分类问题。然而，有时候简单的线性逻辑回归模型无法捕捉到数据中的复杂关系。

小馒头学python·2023-09-26 14:05

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

常用分类算法介绍分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。

傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络分类模型(CNN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.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据

胖哥真不错·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)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.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据

胖哥真不错·2023-09-26 09:45

svm

支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，现已被认为是最好的分类算法之一。

cd4254818c94·2023-09-26 04:44

GBDT 二分类算法实践

问题：1、残差，残差近似等于用损失函数的负梯度residual=2*y/exp(2*y*f(i))f(i)初始值为02、叶子节点估值node.predict_value，每个叶子节点region下的所有instance的残差值image.png用牛顿法进行优化得到如下公式：image.png代码实现：sum(residual(i))/sum(|residual(i)|*|2-residual(i)

邵红晓·2023-09-25 22:04

头歌平台-人工智能-机器学习-朴素贝叶斯

第3关：朴素贝叶斯分类算法流程importnumpyasnpclassNaiveBayesClassifier(object):def__init__(self):'''self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率例如

m0_51919640·2023-09-25 15:34

机器学习（18）---朴素贝叶斯

中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集2.4探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度一、概述1.1概率分类器 1.在许多分类算法应用中

冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法

从白天到早上·2023-09-24 16:35

分类算法 - SVM算法

一、定义SVM的全称是SupportVectorMachine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。如图1所示，红色和蓝色的二维数据点显然是可以被一条直线分开的，在模式识别领域称为线性可分问题。然而将两类数据点分开的直线显然不止一条。图2和3分别给出了A、B两种不同的分类方案，其中黑色实线为分界线，

dora_yip·2023-09-24 08:11

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第三章（二）

2、对数几率回归虽然名字里带有回归，但是是一种分类算法。这种方法有很多优点，例如它是直接对分类可能性进行建

Unicorn婧·2023-09-24 04:32

有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的总结

常见算法：分类算法(KNN、朴素贝叶斯、SVM

Zhi Zhao·2023-09-23 23:38

深度学习自学笔记二：逻辑回归和梯度下降法

目录一、逻辑回归二、逻辑回归的代价函数三、梯度下降法一、逻辑回归逻辑回归是一种常用的二分类算法，用于将输入数据映射到一个概率输出，表示为属于某个类别的概率。

ironmao·2023-09-23 21:54

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。

Chen_Chance·2023-09-23 19:42

四、Logistic回归算法

Logistic回归又叫做逻辑回归，虽然叫做回归算法，但是逻辑回归实际上是分类算法，常用于二分类。一、分类问题分类问题包括二分类和多分类，我们先从二分类开始。

并不傻的狍子·2023-09-23 13:21

Python机器学习之K-最近邻算法

KNN(K-NearestNeighbors)一般指K最近邻算法,属于机器学习中常见的一种分类算法.本文目的在于快速地教大家对KNN算法有个直观的理解,同时为了方便大家实现该算法,文中所涉及的模型仅使用

赵卓不凡·2023-09-23 07:34

k最近邻算法

最近邻算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性.一种基本分类与回归方法要求必须有y,y是离散类型的K最近邻分类算法是数据挖掘分类技术中的方法之一采用测量不同特征值之间距离的方法进行分类

荼荼每天都要进步呀·2023-09-23 07:00

K-最近邻算法

一、说明KNN算法是一个分类算法，基本数学模型是距离模型。K-最近邻是一种超级简单的监督学习算法。它可以应用于分类和回归问题。虽然它是在1950年代引入的，但今天仍在使用。

无水先生·2023-09-23 07:27

二分类问题的解决利器：逻辑回归算法详解（一）

文章目录引言逻辑回归的原理逻辑回归的应用场景逻辑回归的实现引言逻辑回归是机器学习领域中一种重要的分类算法，它常用于解决二分类问题。

小馒头学python·2023-09-22 02:44

6.3 构建并评价分类模型

在实际应用场景中，分类算法被用于行为分析，物品识别、图像检测等。6.3.1使用sk

清木!·2023-09-21 15:47

推荐频道

分类算法