感知器分类算法第10页

数据挖掘（5）分类数据挖掘：基于距离的分类方法

一、分类挖掘的基本流程最常用的就是客户评估1.1分类器概念1.2分类方法基于距离的分类方法决策树分类方法贝叶斯分类方法1.3分类的基本流程步骤建立分类模型通过分类算法对训练集训练，得到有指导的学习、有监督的学习预定义的类

烟雨平生9527·2023-10-16 09:54

机器学习--浅谈朴素贝叶斯

机器学习--朴素贝叶斯1-贝叶斯定理2-贝叶斯法则2-1-贝式定理2-2-概率案列3-朴素贝叶斯3-1朴素贝叶斯法的参数估计3-1-1极大似然估计3-1-2学习与分类算法3-1-3贝叶斯估计4代码部分1

Elvis_hui·2023-10-16 04:38

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

MATLAB——线性神经网络预测程序

微❤关注“电击小子程高兴的MATLAB小屋”获得资料（专享优惠）%%学习目标：线性神经网络%%收敛速度和精度比之前讲的感知器神经网络要高，%%主要应用在函数逼近，信号预测，模式识别，系统辨识方面clearall

程高兴·2023-10-15 08:28

【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

MATLAB神经网络和优化算法

文章目录1.matlab感知器神经网络初步学习2使用建立好的神经网络进行分类程序3线性神经网络预测程序4BP神经网络信号拟合程序1.matlab感知器神经网络初步学习%%学习目标：从学习第一个最简单的神经网络案例开启学习之路

太极生两鱼·2023-10-14 09:06

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

机器学习——神经网络(Neural Network)

图1(来源于浙江大学胡浩基老师的机器学习课程)2、感知器算法感知器算法是在MP模型的基础上发展来的，主要可以解决我们在上一节中提到的线性可分问题。

qq_41562426·2023-10-13 14:19

【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

深度学习3 前馈神经网络

深度学习3前馈神经网络目录深度学习3前馈神经网络1.神经元模型（M-P）（1）公式（2）运算（3）结构2.感知机模型（1）单层感知机（2）多层感知器（3）BP算法1.神经元模型（M-P）（1）公式在

Fox_Alex·2023-10-12 03:07

【神经网络哲学思考和研究启示】

全连接神经网络的缺点神经网络和感知器训练的不同思考写在前面的话“神经网络”是什么？如何直观理解它的能力极限？它是如何无限逼近真理的？视频笔记~什么是神经网络？神经网络由多个感知机组成。

粥粥粥少女的拧发条鸟·2023-10-11 14:35

【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

神经网络(MLP多层感知器)

分类神经网络可以分为多种不同的类型，下面列举一些常见的神经网络类型：前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）：前馈神经网络是最基本的神经网络类型，也是深度学习中最常见的神经网络类型。它由若干个神经元按照一定的层次结构组成，每个神经元接收上一层的输出，产生本层的输出，从而实现信息的传递和处理。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）：卷积神经网络是

XF鸭·2023-10-11 06:05

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

图像处理与计算机视觉--第七章-神经网络-单层感知器

文章目录1.单层感知器原理介绍2.单层感知器算法流程3.单层感知器算法实现4.单层感知器效果展示5.参考文章与致谢1.单层感知器原理介绍1.单层感知器是感知器中最简单的一种，有单个神经元组成的单层感知器只能用于解决线性可分的二分性问题

温柔济沧海·2023-10-09 16:12

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

基于支持向量机SVM和MLP多层感知神经网络的数据预测matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述一、支持向量机（SVM）二、多层感知器（MLP）5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3

简简单单做算法·2023-10-08 06:22

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

灰狼优化算法训练多层感知神经网络研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述本文首次采用最近提出的灰狼优化器（GWO）来训练多层感知器（MLP）。

荔枝科研社·2023-10-06 14:52

4.多层感知器(神经网络)与激活函数

目录1神经元2激活函数2.1relu2.2sigmoid2.3tanh2.4Leakrelu1神经元上次做的线性归回是单个神经元，并且再网络的最后没有使用激活函数而是直接进行输出神经元：我下面画的这个圈就是神经元我们每一个输入我们理解为都有一定的特征，我们定义为x1,x2,x3，每一个特征我们认为都有相应的权重改变y=ax+b我们把这些权重求和，最终通过传递函数(激活函数)输出结果，下面这个图是单

Suyuoa·2023-10-05 07:52

多层感知机（神经网络）与激活函数

文章一、多层感知器（神经网络）二、多层感知器使用示例代码1.导入第三方库2.读取数据并分析数据3.数据处理4.搭建模型5.训练模型6.测试模型一、多层感知器（神经网络）线性回归模型是单个神经元：计算输入特征的加权和

booze-J·2023-10-05 07:21

希望我说的这些不会改变你们的世界观

众所周知，我们所见所闻皆是来自我们身体所有感知器官与大脑相连，所得一切皆是知觉，依知觉来得出经验所得逻辑。

風塵一鳴·2023-10-04 16:15

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

AIGC 微调的方法

模型选择：选择合适的模型结构，例如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并确定模型的超参数，例如学习率、批量大小等。

超级大超越·2023-10-02 09:53

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

算法优缺点及适用情况

感知器模型：PLA适用情况：1.针对线性可分的问题，即可以找到一条线，或者超平面去分开是和不是的两堆数据，如果不是，PLA的算法程序将无限循环下去2.即使训练集是线性可分，我们也不知道PLA什么时候才能找到一个合适的解

Mo小短发·2023-10-01 09:11

听一朵花开的声音

在观察事物时，不能光用眼睛去看，一定要把全身的感知器官都调动起来，才能细致深入和全面地去观察它。比如，写丁香花，就可以从这个“五觉”入手观察。视觉：小，这都能看出来，一串串的，能看出来吗？很多小花

流晚·2023-10-01 03:16

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

yolov5的使用

weixin_38849487·2023-09-29 09:29

YOLOv7改进：GAMAttention注意力机制

我们沿着卷积空间注意子模块引入了用于通道注意的多层感知器3D置换。论文题目：GlobalAttentionMechanism:RetainInformationto

陈子迩·2023-09-29 08:14

【数据科学】Keras[Keras、数据、模型架构、预处理、审视模型、编译模型、模型训练、评估模型性能、预测、保存/加载模型、模型微调]

这里写目录标题一、Keras二、数据2.1Keras数据集2.2其它三、模型架构3.1序贯模型3.2多层感知器（MLP）3.2.1二进制分类3.2.2多级分类3.2.3回归3.3卷积神经网络（CNN）3.4

TJUTCM-策士之九尾·2023-09-28 22:59

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

python实现感知机

data.head()data.drop("Id",axis=1,inplace=True)data.drop_duplicates(inplace=True)#之所以映射为1与-1,而不是之前的0,1,2，是因为感知器的预测结果为

麦格芬230·2023-09-27 17:51

单层感知器python_感知器及其在Python中的实现

本文涵盖以下主题：什么是感知器？算法。Python实现。局限性。什么是感知器？生物神经元示意图感知器的概念类似于大脑基本处理单元神经元的工作原理。

weixin_39724004·2023-09-27 17:21

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