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BCI分类算法
使用numpy自定义数据集,使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类
概述:支持向量机(SVM)是一种强大的
分类算法
,适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集,并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山
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2025-02-04 10:10
numpy
scikit-learn
支持向量机
Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:
分类算法
:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
Java资深爱好者
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2025-02-02 14:20
机器学习
scikit-learn
算法
使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预
1.引言逻辑回归(LogisticRegression)是一种常见的
分类算法
,广泛应用于二分类问题。
辞落山
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2025-01-31 04:11
numpy
tensorflow
逻辑回归
分类算法
:梯度提升树(GBT)算法原理
分类算法
:梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法,它基于提升方法的原理,通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器
kkchenjj
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2025-01-31 04:39
数据挖掘
机器学习
算法
分类
数据挖掘
使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的
分类算法
,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。
弥树子
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2025-01-28 02:29
pytorch
逻辑回归
人工智能
使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测
引言K最近邻(KNN)算法是一种简单且直观的
分类算法
。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。
辞落山
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2025-01-27 03:02
scikit-learn
python
机器学习
python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近
分类算法
),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。
weixin_39629269
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2025-01-24 21:40
python鸢尾花数据集knn
【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)
分类算法
是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习
分类算法
中占有相当大的地位。
加德霍克
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2025-01-24 20:00
机器学习
人工智能
python
学习
作业
商用车电子电气零部件电磁兼容条件和试验(20)—高压大电流注入传导抗干扰(HV-
BCI
)
(*^▽^*)目录商用车电子电气零部件电磁兼容条件和试验—目录-CSDN博客10.高压零部件试验项目10.9高压大电流注入传导抗干扰(HV-
BCI
)10.9.1参考标准本部分参考ISO11452-4标准制定
零零刷
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2025-01-24 10:38
电磁兼容(EMC)试验
汽车
可用性测试
压力测试
功能测试
安全性测试
安全
社交电子
机器学习-
分类算法
评估标准
一.准确率accuracy将预测结果和测试集的目标值比较,计算预测正确的百分比准确率越高说明模型效果越好fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#加载鸢尾花数据X,y=datasets.load_i
赛丽曼
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2025-01-23 06:36
机器学习
机器学习
分类
人工智能
机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解
它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类,尽管名字中有“回归”二字,但它实际上是一种
分类算法
。简单来说,逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。
HappyAcmen
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2025-01-21 20:32
算法合集
算法
逻辑回归
机器学习
脑机接口:信息安全新领域的机遇与挑战
脑机接口:信息安全新领域的机遇与挑战摘要脑机接口(Brain-ComputerInterface,
BCI
)技术作为连接大脑与外部设备的新兴交互方式,正以前所未有的速度发展,为医疗、娱乐、教育等多领域带来了巨大变革
烁月_o9
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2025-01-21 02:21
网络
安全
web安全
其他
Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
传统的
分类算法
在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过拟合,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
Loving_enjoy
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2025-01-19 22:46
论文
深度学习
计算机视觉
人工智能
随机森林
分类算法
原理与实验分析
随机森林
分类算法
原理与实验分析1.引言随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。
ningaiiii
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2025-01-18 17:52
机器学习与深度学习
随机森林
分类
算法
超简单|Python实现机器学习算法——KNN
实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法(k近邻算法)是一种有监督
分类算法
birdcome
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2025-01-18 06:57
python
机器学习
KNN算法
机器学习——逻辑回归
尽管名字中有“回归”二字,但逻辑回归实际上是一种
分类算法
,主要用于二分类问题,但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
口_天_光健
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2025-01-17 03:33
python
机器学习
逻辑回归
分类算法
可视化方法
可视化方法可以用于帮助理解
分类算法
的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同
分类算法
在二维特征空间中如何分隔不同类别。
dundunmm
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2024-09-13 02:39
数据挖掘
分类
数据挖掘
人工智能
可视化
【机器学习】朴素贝叶斯
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的
分类算法
。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。
可口的冰可乐
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2024-09-13 00:57
机器学习
机器学习
概率论
新文联播第7期 | 基于fNIRS的
BCI
,感觉运动皮层中最有利的刺激持续时间
文章来源于微信公众号(茗创科技),欢迎有兴趣的朋友搜索关注。FrontiersinNeuroscience(4.677)大脑皮层对不同轨迹下的阻力和非阻力运动的反应:功能性近红外光谱研究参与者在任务中的注意力与任务的复杂性高度相关,从而直接影响锻炼的效果。普通的机械单次运动不能达到预期的康复效果,适当的阻力运动可以为不同群体提供良好的功能恢复和生理上的益处。然而,一些研究表明,无论是人类还是非人类
茗创科技
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2024-09-10 04:14
python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法
1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法(3)信用评分建模的IV最大化分箱等本篇使用python,基于CART算法对连续变量进行最优分箱由于CART是决策树
分类算法
weixin_39834788
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2024-09-07 13:50
python
连续比较
第十届脑电机器学习训练营(线上:2023.8.14~9.3)
★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展,脑机接口(
BCI
)技术的研究呈明显的上升趋势。
BCI
是一种不依赖
茗创科技
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2024-09-07 08:35
2019年nature脑电数据集汇总
1、运动想象数据集13个参与者,每个参与者有75个session,201个独立的BCIEEG片段,论文说是最大的
BCI
数据集。
cggl
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2024-09-06 03:04
自然语言处理系列五十一》文本
分类算法
》Python快速文本分类器FastText
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理FastText和Word2vec的区别FastText代码实战总结自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理自然语言处理(N
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-05 06:11
算法
人工智能
大数据
自然语言处理
分类
python
chatgpt
人工智能
ai
机器学习
Logistic
分类算法
原理及Python实践
一、Logistic
分类算法
原理Logistic
分类算法
,也称为逻辑回归(LogisticRegression),是机器学习中的一种经典
分类算法
,主要用于解决二分类问题。
doublexiao79
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2024-09-03 03:22
数据分析与挖掘
分类
python
数据挖掘
自然语言处理系列五十》文本
分类算法
》SVM支持向量机算法原理
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机》代码实战总结自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机在文本分类的应用场景中,相比其他机器学习算法有更好的效果。下面介绍其原理,并用SparkMLlib机器
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-02 07:52
算法
大数据
人工智能
算法
自然语言处理
分类
nlp
ai
人工智能
chatgpt
【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归:深入理解反向传播与梯度下降
【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的
分类算法
,尽管它的名字中带有“回归”,但它的主要用途是处理二分类问题。
ShuQiHere
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2024-08-31 02:37
代码武士的机器学习秘传
逻辑回归
算法
机器学习
每天一个数据分析题(四百九十五)-
分类算法
下面有关
分类算法
的准确率,查全率,F1值的描述,错误的是?
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-26 13:33
数据分析题库
数据分析
分类
数据挖掘
机器学习中的逻辑回归
尽管其名字中包含"回归"一词,但实际上,逻辑回归是一种
分类算法
,用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用Python进行实现的代码。
极客李华
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2024-08-25 17:35
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习中
分类算法
的优缺点
决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时,运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769
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2024-08-24 07:37
分类算法
机器学习
【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法
在所有的机器学习
分类算法
中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的
分类算法
都不同。
大数据AI
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2024-08-23 10:20
Machine
Learning
机器学习
Spark MLlib模型训练—
分类算法
Multilayer Perceptron Classifier
SparkMLlib模型训练—
分类算法
MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier(多层感知器分类器,简称MLP)是SparkMLlib
猫猫姐
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2024-08-22 12:39
Spark实战
spark-ml
spark
机器学习
【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能?
之前的
分类算法
案例只用了前2种。对于单一预测类别,可将predict函数设定为class类型,如果要得到预测的概率,可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。
生物信息与育种
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2024-02-20 23:04
06基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据
分类算法
基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据
分类算法
鲸鱼智能优化基本原理鲸鱼智能优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm,WOA
机器不会学习CSJ
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2024-02-20 21:58
数据分类专栏
cnn
分类
深度学习
lstm
matlab
启发式算法
数据分析
05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-SVM数据
分类算法
CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ
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2024-02-20 21:28
cnn
支持向量机
分类
人工智能
【经验分享】
分类算法
与聚类算法有什么区别?白话讲解
你可以想象一下,
分类算法
就像是给你一堆水果,然后告诉你苹果、香蕉、橙子分别应该放在哪里。它已经知道每个水果属于哪个类别,所以你只需要按照这些规则把水果放到相应的篮子里。
思通数科x
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2024-02-20 17:21
算法
分类
聚类
文本
分类算法
能够应用于哪些领域?真实项目场景介绍
我们有幸参与了多个涉及
分类算法
的项目,这些项目覆盖了多个行业,展示了
分类算法
的广泛应用和巨大潜力。
思通数科x
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2024-02-20 17:48
分类
数据挖掘
人工智能
多分类
Elasticsearch:什么是 kNN?
作为一种
分类算法
,kNN将新数据点分配给其邻居中的多数集。作为一种回归算法,k
Elastic 中国社区官方博客
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2024-02-20 17:41
Elasticsearch
AI
Elastic
elasticsearch
大数据
搜索引擎
全文检索
人工智能
【机器学习笔记】8 决策树
以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳
分类算法
,它通过对训练集的学习,挖掘出
RIKI_1
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2024-02-20 11:39
机器学习
机器学习
笔记
决策树
数据挖掘十大经典算法之KNN
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)
分类算法
,属于有监督学习中的
分类算法
,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。
我姓许啊
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2024-02-20 01:41
【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯
贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类
分类算法
的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
人机交互新研究:MIT开发了结合脑电和眼电的新式眼镜,与机器狗交互
来自麻省理工的研究人员发表了Ddog项目,通过自己开发的脑机接口(
BCI
)设备,控制波士顿动力的机器狗Spot。狗狗可以按照人类的想法,移动到特定区域、帮人拿东西、或者拍照等。
xwz小王子
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2024-02-19 16:39
LLM机器人
强化学习及自动驾驶
人机交互
智能操作
具身智能
面试:正确率能很好的评估
分类算法
吗
如何评价
分类算法
的好坏,要做具体任务具体分析。对于决策树,主要用正确率去评估,但是其他算法,只用正确率能很好的评估吗?答案是否定的。正确率
华农DrLai
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2024-02-19 15:08
分类
数据挖掘
人工智能
机器学习
深度学习
大数据
算法
朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法
分类算法
区别其他机器学习算法:机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯(NB)是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的
分类算法
。
YuanDaima2048
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2024-02-19 10:46
机器学习
算法学习
算法
机器学习
人工智能
深度学习
python
sklearn
21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn,它给我们提供了3个朴素贝叶斯
分类算法
,分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)
张九日zx
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2024-02-15 10:27
pytorch图像分类全流程(五)--图像
分类算法
精度评估指标
本次我们来学习图像
分类算法
精度的各种评估指标:precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。
已经大四了,继续努力
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2024-02-15 04:12
datawhale
pytorch
pytorch
分类
深度学习
8、python多项式贝叶斯文本分类(完整)
1、贝叶斯定理(BayesTheorem)朴素贝叶斯分类(NaiveBayesClassifier)贝叶斯
分类算法
,是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型的数据进行分类的算法
UP Lee
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2024-02-14 13:32
数据挖掘实战
多项式贝叶斯
文章分类
【数据+代码】贝叶斯优化KNN算法
KNN是一种简单但有效的
分类算法
,它根据数据点在特征空间中的距离来进行分类。在本文中,我们将KNN作为基线模型,用默认参数进行训练。其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。
小Z的科研日常
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2024-02-14 00:15
python
深度学习
机器学习
机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的
分类算法
,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:07
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
机器学习原理到Python代码实现之KNN【K近邻】
K-NearestNeighborK近邻算法该文章作为机器学习的第三篇文章,主要介绍的是K紧邻算法,这是机器学习中最简单的一种
分类算法
,也是机器学习中最基础的一种算法。
神仙盼盼
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2024-02-12 18:15
机器学习
基于python的算法设计
机器学习
python
人工智能
【机器学习】支持向量机(SVM)
支持向量机(SVM)1背景信息
分类算法
回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的(概率)K-近邻样本是空间(例如欧氏空间)中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机
住在天上的云
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2024-02-12 09:56
机器学习
机器学习
支持向量机
人工智能
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