朴素贝叶斯分类算法第27页

python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法

来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法.计算距离公式:两个样本的距离可以通过如下公式计算

王小鹏的随笔·2023-02-03 23:31

计算机视觉之图像分类算法基础

模型设计：卷积神经网络；轻量化卷积神经网络；神经结构搜索；Transformer:注意力机制；Convnext。2.模型学习：监督学习：基于标注数据学习，损失函数，随机梯度下降算法，视觉模型常用训练技巧。自监督学习：基于无标注的数据学习。

weixin_42837310·2023-02-03 14:51

AI基础实战营打卡笔记

AI基础实战营打卡笔记20230201第一天（计算机视觉之算法基础鱼OpenMMLab入门）-张子豪20230202第二天（计算机视觉之图像分类算法基础）-王若晖20230201第一天（计算机视觉之算法基础鱼

石头变钻石？·2023-02-03 14:21

神经网络图片怎么分类的,图神经网络怎么做分类

目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中

神经网络技术宅·2023-02-03 12:08

openmmlab学习打卡1

openmmlab学习打卡1通用视觉框架OpenMMLab通过conda安装通用视觉框架OpenMMLab基于pytorch实现其中：分类算法在mmclassification模块下目标检测在mmdetection

王魚(Virgil)·2023-02-03 09:40

（202301）pytorch图像分类全流程实战Task5：在测试集上评估图像分类算法的精度

Task5：在测试集上评估图像分类算法的精度对B站up同济子豪兄的图像分类系列的学习（大佬的完整代码在GitHub开源）任务介绍与想法本次任务是测试集上评估图像分类算法的精度。

早上真好·2023-02-03 08:30

图像分类算法基础——OpenMMlab(2)

2、图像分类算法基础2.1进化历史人工构造特征工程已然过去，丢失信息大，准度低机器学习适合低维简单数据，高维数据难以处理（eg.瑞士卷分布）方向梯度直方图可以将将图像映射成一个相对低维的特征向量，同时保留足够识别物体的信息

冰皇海神·2023-02-03 08:45

python网课人工智能,Python系列课程——人工智能篇简单入门

爬山小虎哥·2023-02-02 22:06

【聚类·分类·回归】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

爱萨萨·2023-02-02 17:36

回归和分类算法

回归和分类算法文章目录回归和分类算法A-线性回归算法：（01）线性回归的公式：（02）线性回归误差分析：（03）引入似然函数：（04）引入对数似然函数：(05)行列式的计算：(06)行列式的求导：B-logistic

Super__Tiger·2023-02-02 17:01

python之sklearn-分类算法-3.1 线性回归

一，线性回归的原理1，线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子和选股2，什么是线性回归1）定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归w为权重、b称为偏置项、x为特征2）举例说明

TFATS·2023-02-02 16:48

多传感器融合（1）：理论（持续更新中）

文章目录一、不确定性推理二、多传感器融合三、朴素贝叶斯理论四、多贝叶斯估计五、资料汇总一、不确定性推理人工智能4.不确定性推理方法链接：https://blog.csdn.net/lagoon_lala

sangba2019·2023-02-02 15:27

美赛python学习d12——机器学习分类算法的性能评价和选择

引入算法评估的意义用多种机器学习算法解决问题，找出结果最好的算法正类和负类正类，也叫阳性，在机器学习中一般代表数据1,负类，也叫阴性，在机器学习中一般代表数据0在机器学习中，我们一般将更关注的事件定义为正类事件，我们一般关注的是结果不好的情况伪阳性和伪阴性伪阳性：实际上没做，预测做了，又叫一型错误伪阴性：实际上做了，预测没做，又叫二型错误二型错误一般比一型错误更严重，比如染上了传染病检测成没染上准

林生时见lu·2023-02-02 14:33

朴素贝叶斯的理解

朴素贝叶斯的理解一、背景朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

Cool_Pomelo·2023-02-02 13:34

朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类器优点：数据较少任然有效，可以处理多类别的问题缺点：输入数据准备方式比价敏感数据类型：标称型数据朴素贝叶斯决策理论假设有两类数据：A和B假设有两类数据：A和B假设有两类数据：A和B平面直角坐标系上分布着

CODE_WangZIli·2023-02-02 13:12

从朴素贝叶斯到贝叶斯网络

从朴素贝叶斯到贝叶斯网络这一段在苦读西瓜书，看到了贝叶斯分类（第七章）后多有感触。

海绵宝宝阿铭·2023-02-02 12:39

阅读笔记——基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

文章目录1文章简介2文本情感分类概述3文本情感多分类项目设计与实现3.1数据处理3.2特征选取3.3线性逻辑回归模型3.4朴素贝叶斯模型4项目结果与分析5总结1文章简介文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域

AItth·2023-02-02 10:11

机器学习入门——KNN

KNN算法KNN算法原理KNN算法是传统的分类算法。原理是如果一个样本在特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，那么这个样本也属于这个类别。

小佘要加油·2023-02-02 10:36

LR和SVM的联系与区别

一、LR与SVM的相同点1.LR与SVM都是分类算法按照label的类型进行判别，如果label是离散的，如0或1，那么就应该是分类算法。如果label是连续的，就应该是回归算法。

Great_smile·2023-02-02 08:05

利用贝叶斯公式通过python过滤垃圾邮件

朴素贝叶斯公式朴素贝叶斯公式也可以简写为：转载请注明出处：Michael孟良其中:P(A)叫做A事件的先验概率，即一般情况下，认为A发生的概率。

Michael孟良·2023-02-01 13:39

#机器学习公式推导#logistics 回归

logistics回归虽然名字叫回归，但其实是一种分类算法，有很多优点，1、判别式算法，直接对数据进行建模，不需要考虑数据的分布，也就是不需要考虑Y的先验这个问题。

cher12301·2023-02-01 12:27

3. KNN最近邻算法详解与关键技术剖析（理论篇）

一、KNN算法概述K最近邻（K-Nearest-Neighbour,KNN)算法可以说是最简单的分类算法，易于理解，其核心思想就是距离的比较，即离谁最近，就被归类于谁（群体投票的方式）。

少壮不努力，老大敲代码·2023-02-01 10:27

KNN 最近邻算法（K近邻）

KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。

wangchuang2017·2023-02-01 10:24

KNN最近邻分类算法的简单过程

1.计算测试样本点到所有训练样本点的距离，然后将所有的距离排序；2.选取K个最小距离的样本点，依据K个样本点的标签进行投票分类。

田问渠Carlnait·2023-02-01 10:53

分类与预测

常见的分类算法感知机感知机是神经网络以及支持向量机的基础。通过w*x+b=0这样一条直线将二维空间划分为两个区域，落在这两个区域中的点被归为正类和负类。

Alex_杨策·2023-02-01 10:34

KNN最近邻分类算法梳理

1.KNN算法简介K最近邻(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。其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。

Cool_Pepsi·2023-02-01 10:46

KNN 最近邻

K：距离预测点最近的K个值，哪边多算哪边监督学习使用分类算法，且数据比较大导入包importpandasaspdfromsklearnimportneighborsimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportseaborntraining_data

OneArch·2023-02-01 10:44

分类算法

本文总结了数据挖掘以及机器学习中常见算法如神经网络算法、随机森林算法以及决策树等，希望能对数据挖掘爱好者有一定帮助。BP神经网络BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer)和输出层(

Star先生·2023-02-01 09:27

朴素贝叶斯，中文文档分类

1朴素贝叶斯实现步骤参考地址：https://github.com/gzhold/DataAnalysis/tree/master/sklearn/data/nativeBayes/文件：朴素贝叶斯分类

疯狂的小强_94ee·2023-02-01 05:14

机器学习之朴素贝叶斯

机器学习之朴素贝叶斯文章目录机器学习之朴素贝叶斯1：概述2：条件概率3：鸢尾花为例讲解1：概述朴素贝叶斯算法是应用得非常广的一种算法之一。

不准熬夜码代码·2023-01-31 23:06

朴素贝叶斯分类算法对垃圾短信分类实现总结

本文总体架构：一、朴素贝叶斯分类器的理论解释和计算步骤二、代码框架展示三、结合朴素贝叶斯理论解释代码四、此次试验总结本次试验主要解决对短信类型的分类问题，其实也是解决文本分类问题。

大端DD·2023-01-31 13:08

常见机器学习算法优缺点总结

一、朴素贝叶斯1.1主要优点：1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。

LoveMIss-Y·2023-01-31 09:42

Day7：K-NN分类算法

K最近邻算法是一种简单但目前最常用的分类算法，也可用于回归。KNN没有参数（不对数据潜在分布规律做任何假设），基于实例（不建立明确的模型，而是通过具体的训练实例进行预测），用于监督学习中。

海之瑶·2023-01-30 21:12

kNN与kMeans聚类算法的区别

KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类，没有外部分类训练数据集有

赵大寳Note·2023-01-30 21:24

KNN算法与K-Means算法的区别

首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别：1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类

qq_41800983·2023-01-30 21:24

KNN和kmeans算法的区别

KNN是一种典型的分类算法，因其简单高效在世界范围内受到广泛应用。但是KNN同样有很多缺点，比如对内存要求较高，容易受到噪声干扰等等。2.kmeans算法kmeans算法的定义：给定K值和K个

WFForstar·2023-01-30 21:54

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析|数据分享|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅银行数据集我们的数据集描述y-客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'）我们的目标是选择最好的回归

·2023-01-30 20:41

基于snownlp及朴素贝叶斯的情感分析——以大众点评网评论为例

「情感分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。中文文本情感分析的机器学习项目，今天的流程如下：数据情况和处理数据情况这里的数据为大众点

萧居士·2023-01-30 17:02

机器学习算法-knn分类算法与应用

1.kNN分类算法原理1.1概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。

BoltBear·2023-01-30 13:33

机器学习 --- 1 分类算法-KNN简介

分类算法-KNN简介简介KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

会飞的猪-keqiusha·2023-01-30 13:28

3.机器学习——算法2

文章目录1线性回归1定义与公示2线性回归的损失和优化3线性回归api介绍4欠拟合与过拟合5线性回归的改进6案例2分类算法-逻辑回归与二分类1逻辑回归的原理2损失以及优化3逻辑回归API4案例3模型保存与加载

开心码农小王。·2023-01-30 12:48

线性判别准则(LDA)与线性分类算法(SVM))

线性判别准则与线性分类算法一、线性判别分析简介二、线性判别分析原理1.类内散度矩阵2.类间散度矩阵3.广义瑞利商三、Sklearn库实现线性判别分析四、SVM1.简介2.距离衡量标准五、SVM数据集进行可视化分类月亮数据集

Tarbet·2023-01-30 11:33

【机器学习】5. 线性模型 - 多分类 & LinearSVC

将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”（one-vs.-rest）方法。

ZhShy23·2023-01-30 11:03

基于蜣螂算法改进的随机森林分类算法-附代码

基于蜣螂算法改进的随机森林分类算法-附代码文章目录基于蜣螂算法改进的随机森林分类算法-附代码1.数据集2.RF模型3.基于蜣螂算法优化的RF4.测试结果5.Matlab代码摘要：为了提高随机森林数据的分类预测准确率

智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-30 08:24

人工智能导论实验lab3(1) 分类器算法之朴素贝叶斯与决策树c++实现

实验三：分类算法实验一．实验目的巩固4种基本的分类算法的算法思想：朴素贝叶斯算法，决策树算法，人工神经网络,支持向量机；能够使用现有的分类器算法代码进行分类操作学习如何调节算法的参数以提高分类性能；二、

black cat@·2023-01-30 08:58

用朴素贝叶斯对wine数据集分类

经过几天对数据集以及分类算法的研究，详细研究了朴素贝叶斯分类器和其他学习算法，包括决策树和神经网络等等。同时由于这个数据集有13个属性，用决策树实现起来会很复杂。我最终选择了用贝叶

璨若群星·2023-01-30 08:56

从零开始的AI·决策树原来这么好理解（附实例代码）

从零开始的AI系列从零开始的AI·机器学习の基本概念从零开始的AI·吃透kNN算法，学完我悟了（附实例代码）从零开始的AI·朴素贝叶斯？

有理想、有本领、有担当的有志青年·2023-01-30 08:26

常见算法（下）-朴素贝叶斯，SVM

朴素贝叶斯的公式：先来看几组定义，然后再慢慢进入贝叶斯。几种概率的定义：先验概率：堵车发生的概率是多少？早上出门，我不知道有没有交通事故，也不知道车辆多不多，堵车的概率是多少？

巴雷西牛·2023-01-30 08:55

分类算法之朴素贝叶斯——简单天气预报算法

这两天学习了一个相对比较简单但是十分实用的分类算法——贝叶斯分类算法，与我做项目使用的svm算法相比确实有很多精妙之处，。好比撒尿牛丸——好吃又好玩，而贝叶斯分类器则是简单又强大。

二哥的博客·2023-01-30 08:54

【附核心代码】C++实现特征值连续的多分类问题（朴素贝叶斯、决策树、感知机）

C++实现简单机器学习算法朴素贝叶斯原理核心代码决策树原理核心代码感知机原理算法流程核心代码总结朴素贝叶斯原理详细公式及推导请参考博客朴素贝叶斯核心代码//计算先验概率vector>Probability

柠檬水(●ˇ∀ˇ●)·2023-01-30 08:23

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