朴素贝叶斯分类器

不同分类器对数据的处理

"""基于鸢尾花的不同分类器的效果比对:step1：准备数据；提取数据的特征向量X,Y将Y数据采用LabelEncoder转化为数值型数据;step2:将提取的特征向量X,Y进行拆分(训练集与测试集)step3
xzwyb---持续充电中·2023-09-03 09:56

朴素贝叶斯数据分类------

------------------后期会编辑些关于朴素贝叶斯算法的推导及代码分析-----------------importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB
xzwyb---持续充电中·2023-09-03 09:53

数据挖掘导论学习笔记（四）

第五章分类：其他技术基于规则的分类器：每一个分类规则可以表示为如下形式：ri:(条件i)---->yi规则：(条件i)规则前件或前提：规则左边规则后件：规则右边，包含预测类yi分类规则的质量衡量：给定数据集
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:41

数据挖掘基础导论学习笔记（五）

第五章分类其他分类贝叶斯分类器贝叶斯定理：把类的先验知识和从数据中收集的新证据相结合的统计原理。
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:08

丢弃法（Dropout）

我们所指的丢弃法，通常是对输入层或者隐含层进行一下操作：1.随机选择一部分该层的输出作为丢弃元素2.把丢弃元素乘以03.把非丢弃元素拉伸本质在集成学习里，我们可以对训练数据集有放回地采样若干次并分别训练若干个不同的分类器
对酒当鸽·2023-09-03 01:36

随机森林算法

随机森林是包含多个决策树的分类器，一般输出的类别是由决策树的众数决定。随机森林也可以用于常见的回归拟合。随机森林主要是运用了两种思想。具体如下所示。
夏子期lal·2023-09-02 19:34

第一天-训练与测试模型

importpandasdata=pandas.read_csv("file_name.csv")Numpy数组我们已经在Pandas中加载数据，现在需要将输入和输出拆分为numpy数组，以便在scikit-learn中应用分类器
徐凯_xp·2023-09-02 06:46

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-02 05:07

OCR文字检测与识别系统：融合文字检测、文字识别和方向分类器的综合解决方案

1.PP-OCR系统简介与总览前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。在实际使用过程中，检测出的文字方向可能不是我们期望的方向，最终导致文字识别错误，因此我们在PP-OCR系统中也引入
汀、人工智能·2023-09-02 00:34

基于Django 框架搭建的机器学习在线平台源代码+数据库，实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理

结果展示（Kmeans）：完整代码下载地址：基于Django框架搭建的机器学习在线平台源代码+数据库python机器学习之K-邻近算法@简单的理解：[采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类]优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高，空间复杂度高；适应数据范围：数值型、标称型；文章目录结果展示（Kmeans）：python机器学习之K-邻近算法kNN简介k-近邻算法的一般流程
云哲-吉吉2021·2023-09-01 15:48

提升方法AdaBoost算法

大概流程是首先建立一个弱分类，然后计算其错误率，根据错误的样本数给样本分配权重，然后再根据这个样本权重去计算新的最小分类错误率，以此类推，直到所有分类器权重*样本==label。
accosmos·2023-09-01 13:47

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-01 11:58

基于OpenCV+LPR模型端对端智能车牌识别——深度学习和目标检测算法应用(含Python+Andriod全部工程源码)+CCPD数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境OpenCV环境Android环境1.开发软件和开发包2.JDK设置3.NDK设置模块实现1.数据预处理2.模型训练1）训练级联分类器2）
小胡说人工智能·2023-09-01 08:16

eCognition SVM 分层分类心得

SVM分类方法与简单分类方法相区别的是构建分类器的训练和应用两步。搭建起来以后，规则的选择还是相似的。分层分类关系的构建，主要是运用Lev
犟果·2023-09-01 06:29

从将蘑菇分类为可食用或不可食用的分类中学习随机森林分类器

Thereareabout50,000speciesofmushroomsandoutofwhich1to2%ofthemarepoisonous.PredictingwhetheramushroomisedibleornotisaclassicprobleminthedomainofMachineLearning.Amushroomisclassifiedbasedonanumberoffeat
weixin_26704853·2023-09-01 05:59

贝叶斯分类器

1.1、贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。下面以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有N种可能的类别标记，即Y={,.......},是将一个真实标记为的样本误分类为所产生的损失。基于后验概率P（|x）可以获得将样本x分类为所产生的期望损失（expectedlos
c839e88a53e3·2023-09-01 05:13

论文阅读4-综述文章：深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

深度学习算法图像分类传统是传统图像分类算法主要使用ＳＩＦＴ，ＬＢＰ等算法来手动提取特征，再将提取的特征用于训练支持向量机（Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）等分类器进行分类取得的最好的错误率是
人生总可重来·2023-08-31 20:40

机器学习和数据挖掘02-Gaussian Naive Bayes

特征独立性假设：高斯朴素贝叶斯中的“朴素”假设是，给定类别标签，特征之间是相互独立的。这个简化假设在现实场景中通常并不完全准确，但它简化了计算过程，在实践中仍然可以表现良好。
丰。。·2023-08-31 20:01

深度学习 - 一问一答

(2)大数据下采样2、训练层面：把大数据划分，分别与小数据训练数个分类器，再结合起来。Sigmoid激活函数为什么会出现梯度消失
aaa小菜鸡·2023-08-31 14:07

使用 BERT 进行文本分类 （03/3）

在这篇文章中，我将向您展示如何训练分类器并对其进行评估。二、准备数据的又一个步骤上次，我们使用train_test_split将数据拆分为测试和验证数据。
无水先生·2023-08-31 11:45

【人工智能】—_不确定性、先验概率_后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯_、最大似然估计

【人工智能】—不确定性、先验概率/后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯文章目录【人工智能】—不确定性、先验概率/后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯不确定性不确定性与理性决策基本概率符号先验概率
Runjavago·2023-08-31 10:24

ModaHub魔搭社区：AI原生云向量数据库Zilliz Cloud与 PyTorch 集成搭建图片搜索系统

该系统使用的数据集是Kaggle上提供的印象派大师分类器数据集（Impressionist-ClassifierDataset）。
LCHub低代码社区·2023-08-31 09:54

基于Matlab实现生活中的图像信号分类（附上源码+数据集）

训练数据是已经被标记过的图像信号，用于训练分类器。这些图像信号可以来自不同的类别，比如动物、植物、建筑物等等。我们需要至少有几十张图像信
Matlab仿真实验室·2023-08-31 08:00

《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》阅读笔记

在我看来，整篇论文的亮点有如下几条：1、提出了完整的FCN定义，并且举了具体例子阐述如何将传统表现较为优异的分类器，转化成一个FCN。这种转化使得任意大小的图像都可以作为输入图像(
不要瞎想·2023-08-31 03:20

后端架构师技术图谱

常用算法排序、查找算法选择排序冒泡排序插入排序快速排序归并排序希尔排序堆排序计数排序桶排序基数排序二分查找Java中的排序工具布隆过滤器字符串比较KMP算法深度优先、广度优先贪心算法回溯算法剪枝算法动态规划朴素贝叶斯推荐算法最小生成树算法最短路径
Omni-Space·2023-08-30 13:35

论文解读《Adversarial training methods for semi-supervised text classification》

通过对输入进行小扰动创建的实例，可显著增加机器学习模型所引起的损失对抗性实例的存在暴露了机器学习模型的脆弱性和局限性，也对安全敏感的应用场景带来了潜在的威胁；1.2对抗性训练训练模型正确分类未修改示例和对抗性示例的过程，使分类器对扰动具有鲁棒性目的
系统免驱动·2023-08-30 05:37

经典算法 及其 API

Linearregression)概念及回归方程损失函数优化算法正规方程及其API梯度下降及其API正则化（岭回归及其API）分类算法K近邻算法算法简介及工作流程KNN算法API（sklearn）优缺点朴素贝叶斯贝叶斯公式和拉普拉斯平滑朴素贝叶斯
劫径·2023-08-29 21:12

机器学习基础之《分类算法（5）—朴素贝叶斯算法原理》

一、朴素贝叶斯算法1、什么是朴素贝叶斯分类方法之前用KNN算法，分类完直接有个结果，但是朴素贝叶斯分完之后会出现一些概率值，比如：这六个类别，它都有一定的可能性再比如，对文章进行分类：分类为三个类别，对每个样本用朴素贝叶斯分类之后
csj50·2023-08-29 12:37

cs231n作业 assignment 1 q1 q2 q3

文章目录前言嫌啰嗦直接看源码作业一内容Q1knn分类器compute_distance_two_loops题面解析代码输出InlineQuestion1题面解答predict_labels题面解析代码结果
理智点·2023-08-29 11:01

【机器学习】

说明：机器学习总结0、数据集1、贝叶斯分类器（一）计算题所有样本分为两类（c）：好瓜=是、好瓜=否（1）计算先验概率：P(c)（2）计算每个属性的条件概率：P(xi|c)（3）代入朴素贝叶斯公式：（4）
许多仙·2023-08-29 08:26

《机器学习实战》学习笔记（二）之决策树（上）决策树的生成及修剪，ID3,C4.5CART算法

WindowsPython版本：Python2.7IDE：Sublimetext3一决策树的概述1决策树的发展2决策树的定义3决策树与if-then规则二决策树的算法框架1决策树主函数2计算最优特征子函数3划分数据集子函数4分类器三决策树的构造
john_bh·2023-08-29 06:15

深度解析：Stable Diffusion中negative prompt是如何作用的？

目录从分类器引导技术开始说起
沉迷单车的追风少年·2023-08-29 00:23

计算机毕设 基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉

基本的检测框架有两种：一种是以滑动窗口为单位对图像进行扫描，对扫描所得的每个子图像提取特征，并用学习到的分类器
DanCheng-studio·2023-08-28 18:51

朴素贝叶斯是线性分类器吗

http://www.algorithmdog.com/%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8-%E6%9C%AC%E8%B4%A8%E4%B8%8A%E6%98%AF%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8-2
Johann_Liang·2023-08-28 17:19

目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

传统目标检测传统的目标检测流程：1）区域选择（穷举策略：采用滑动窗口，且设置不同的大小，不同的长宽比对图像进行遍历，时间复杂度高）2）特征提取（SIFT、HOG等；形态多样性、光照变化多样性、背景多样性使得特征鲁棒性差）3）分类器分类
pppppwwj·2023-08-28 15:03

分类器评价指标

混淆矩阵实际样本预测结果正例反例正例TP(正预测为正，真正)FN(正预测为负，假负）负例FP(负预测为正，假正）TN（负预测为负，真负）1.准确率TP和TN：表示预测正确的2.1.查准率：（精确率），预测为真占预测为真的百分比，表示对正样本的预测准确程度（预测为正/所有为正的预测）。2.2.查全率：（召回率），实际样本为正中预测为正的比例，（预测为正/所有为正的样本）2.3F1，兼顾精确率和召回率
俭任G·2023-08-28 15:00

机器学习入门（十一）：决策树——既能分类又能回归的模型

决策树前面我们讲了线性回归和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于分类，又可以用于回归。什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。
米饭超人·2023-08-28 10:20

级联分类器的使用——车辆检测

级联分类器的介绍级联分类器是一种用于对象检测的机器学习算法，它通过级联的方式对图像进行多次分类，从而实现高效的目标检测。在本文档中，我们将介绍如何使用级联分类器进行目标检测，并提供相关的代码示例。
时光如箫声留念·2023-08-28 04:35

如何创建自己的OpenCV级联分类器

OpenCV级联分类器概念目前常用的实用性目标检测与跟踪的方式方法有以下两种帧差法：识别原理就是基于前后两帧图像之间的差异进行对比，获取图像画面中正在运动的物体从而达到目标检测，缺点是画面中所有运动中物体都能识别
时光如箫声留念·2023-08-28 04:05

TensorFlow二元-多类-多标签分类示例

探索不同类型的分类模型，使用TensorFlow构建二元、多类和多标签分类器。
亚图跨际·2023-08-27 16:20

机器学习：异常检测实战

Baseline三种autoencoder后面可以再加一个分类器，训练一个分
uncle_ll·2023-08-27 15:09

分类器的准确率、召回率以及综合评价指标

引言需求：如何评价一个分类器的好坏我们都知道机器学习要建模，但对于模型的好坏（即模型的泛化能力），并不知道是怎样的，可能模型很差，泛化能力弱，对测试集不能很好的预测和分类，所以，为了了解和对比不同模型的泛化能力
热爱学习的Valeria·2023-08-27 13:11

无涯教程-分类算法 - 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法是一种基于应用贝叶斯定理的分类技术，其中强烈假设所有预测变量彼此独立。简而言之，假设是某个类中某个要素的存在独立于同一类中其他任何要素的存在。
Hi无涯教程·2023-08-27 10:29

贝叶斯学习

贝叶斯贝叶斯学习的背景贝叶斯定理贝叶斯定理的条件举例概览选择假设—MAPMAP举例选择假设—极大似然MLML举例:抛硬币问题极大似然&最小二乘NaïveBayesianClassifier(朴素贝叶斯分类器
lov_vol·2023-08-27 06:40

深度学习9:简单理解生成对抗网络原理

结论生成算法您可以将生成算法分组到三个桶中的一个：鉴于标签，他们预测相关的功能（朴素贝叶斯）给定隐藏的表示，他们预测相关的特征（变分自动编码器，生成对抗网络）鉴于一些功能，他们预测其余的（修复，插补）我们将探索生成对抗网络的一些基础知识
ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 06:02

opencv/C++ 人脸检测

前言本文使用的测试资源说明：opencv版本：opencv4.6.0人脸检测算法Haar特征分类器Haar特征分类器是一个XML文件，描述了人体各个部位的Haar特征值。包括：人脸、眼睛、鼻子、嘴等。
原野风霜324·2023-08-27 06:59

机器学习：异常检测

分类每张图片都有标注，就可以来训练一个辛普森家族的成员分类器。基于classifer来做异常检测。基于信心分数来做异常问题，大于某值就是正常，小于某值就是异常最大分数作
uncle_ll·2023-08-27 04:05

计算机竞赛 基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列
Mr.D学长·2023-08-27 04:50

Bagging 和 Boosting 的区别

Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。2）样例权重：Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等。
_曹杰·2023-08-26 21:29

PyTorch学习笔记

3Pytorch中的autograd3.1torch.Tensor介绍3.2torch.Tensor操作3.3梯度Gradients4Pytorch的应用4.1Pytorch构建神经网络4.2Pytorch构建分类器
夏木夕·2023-08-26 08:58
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