BCI分类算法

软件资格证考试——初级程序员

初级程序员开发中使用的各种模型白盒测试与黑盒测试白盒测试中各种覆盖软件测试结构化分析方法模块化结构图进度管理项目开发等级函数调用代码运行的内存区域excle函数多态函数ip地址木马病毒包过滤防火墙RAMCPU指令集树的节点关系主存辅存多媒体媒体分类算法描述工具图片分类虚拟存储器大根堆的判定
飘零书剑·2023-04-21 02:23

卷积神经网络分类算法的模型训练

模型训练卷积神经网络分类算法的模型训练模型创建与编译模型训练及保存模型保存模型生成图像预处理卷积神经网络分类算法的模型训练启动Web服务器、应用使用说明和测试结果示例。
Mr Robot·2023-04-20 19:27

基于卷积神经网络的分类算法

基于卷积神经网络的分类算法基于卷积神经网络的分类算法运行环境Python环境PyTorch环境Django环境数据预处理基于卷积神经网络的分类算法应用机器学习模型采用卷积神经网络，部署在Web环境中，通过
Mr Robot·2023-04-20 19:52

D.8零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

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·2023-04-20 19:04

KNN 实现数据分类

KNN算法：邻近算法，或者说K最邻近（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。
花生吃花生·2023-04-20 06:45

机器学习：SVM：线性可分支持向量机与硬间隔最大化

如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。
陪我数星星吧·2023-04-19 17:48

基于词嵌入的逻辑回归文本分类

现在需要用一条句子预测一个类别，本文给出torch案例逻辑回归是一种常用的分类算法，它是一种线性分类模型。逻辑回归的目标是通过给定的输入特征，预测输出的二分类结果。
高山莫衣·2023-04-19 11:31

基于线性支持向量机的词嵌入文本分类torch案例

前言简介线性支持向量机,并使用线性支持向量机实现文本分类,输入文本通过词嵌入方法转换成浮点张量,给出torch案例线性支持向量机（LinearSupportVectorMachine，简称LinearSVM）是一种常用的分类算法
高山莫衣·2023-04-19 11:31

【NLP从零入门】预训练时代下，深度学习模型的文本分类算法（超多干货，小白友好，内附实践代码和文本分类常见中文数据集）

如今NLP可以说是预训练模型的时代，希望借此抛砖引玉，能多多交流探讨当前预训练模型在文本分类上的应用。1.任务介绍与实际应用文本分类任务是自然语言处理（NLP）中最常见、最基础的任务之一，顾名思义，就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。根据文本分类的类别定义，可以分为二分类/多分类、多标签、层次分类，以下面的新闻分类为例：-二分类/多分类也即标签集中有两个或以上的标签类别，每个样本
不要辣椒不要酱·2023-04-19 08:42

DAY7 基于线性回归模型的协同过滤推荐-baseline

以下对Model-BasedCF算法做一个大致的分类：基于分类算法、回归算法、聚类算法基于矩阵分解的推荐基于神经网络算法基于图模型算法接下来我们重点学习以下几种应用较多的方案：基于K最近邻的协同过滤推荐基于回归模型的协同过滤推荐基于矩阵分解
自助者天助也·2023-04-19 01:53

机器学习——分类算法

K-近邻算法(KNN)KNearestNeighbor算法又叫KNN算法，它的原理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。两个样本间距离可通过欧式距离计算，如a(a1,a2,a3)，b(b1,b2,b3)，则：k值取的太小容易受到异常点的影响，而取的过大容易受到样本不均衡的影响。fromsklearn.datasetsim
北边一颗小星星·2023-04-18 18:43

kNN分类算法实例

写在前面：kNN算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，它是分类技术中最简单的方法之一。
陈泽康·2023-04-18 15:22

在毕设中学习04——mat数据导入与预处理，ICA处理

importscipy.ioasscioimportnumpyasnpimportmneimportmatplotlib.pyplotasplt#导入mat类型的原始数据，分别读取到训练集train和测试集tesrpath='/Users/sgfile/Downloads/BaiduNetdisk/20220528毕业论文(半完成)/BCI
Fortunate.F·2023-04-18 02:17

基于耳部脑电的语音想象脑机接口系统

摘要本研究调查了以用户耳朵(ear-EEG)为中心的脑电图(EEG)对基于语音想象的脑机接口(BCI)系统的功效。
振翅雄鹰·2023-04-18 01:37

运动想象脑电信号数据集及其预处理方法

脑电信号基础知识在BCI应用中，获取脑信号的途径包括多种技术方式。其中，EEG是最适合脑机接口应用的技术，主要因为无创性、便携式和高时间分辨率是其的优势。
IT - 边缘人·2023-04-18 01:32

基于Pytorch实现分类器的示例详解

目录Softmax分类器定义训练测试感知机分类器定义训练测试本文实现两个分类器:softmax分类器和感知机分类器Softmax分类器Softmax分类是一种常用的多类别分类算法，它可以将输入数据映射到一个概率分布上
·2023-04-18 01:39

现代机器学习断层识别实战——SVM（附程序）

SVM分类算法的实质就是在样本的特征空间中找到一个最优的超平面，使这个超平面离所有类样本的距离最大化。下面来讲解一下SVM在地震断层中的应用。
科技州与数据州·2023-04-17 22:39

线性分类算法：逻辑回归和Softmax回归

目录（一）逻辑回归1.1逻辑回归概述：1.2逻辑回归的作用与Sigmoid函数：1.2.1Sigmoid函数作用1.3指数族分布1.4逻辑回归的损失函数1.5逻辑回归如何求解得到最优解模型方法1.6逻辑回归鸢尾花分类1.7逻辑回归做多分类（二）softmax回归2.1softmax回归公式与理解2.2逻辑回归和Softmax回归的关系总结（一）逻辑回归1.1逻辑回归概述：逻辑回归不是一个回归的算法
零点呀·2023-04-17 08:49

贝叶斯分类器

分类算法用来判断给定数据项所属的类别，即种类或类型。比如，可以根据某些特征来分辨一部电影属于哪个流派，等等。这样，流派就是我们要预测的类别。第10章“预测性分析与机器学习”还会对机器学习做进一步介绍。
Bonefire20·2023-04-16 17:48

【2023 · CANN训练营第一季】监督学习&无监督学习

监督学习的算法有：回归算法、分类算法回归分类输出连续的函数图线离散的函数边界目的找到最优拟合寻找决策边界二、无监督学习无监督学习的算法有：聚类算法聚类算法是不给确定的映射关系，因为样本数量庞大，无法手动
我焦虑的编程日记·2023-04-16 17:06

KNN和k-means的区别

原理(32条消息)k-means原理和python实现_坠金的博客-CSDN博客(32条消息)k最近邻KNN_坠金的博客-CSDN博客总结knn是分类算法，首先给定已经分好类别的数据，问测试数据属于哪一类
坠金·2023-04-16 14:51

【最全的】分类算法的性能度量指标

机器学习分类算法的评价指标有：混淆矩阵（ConfuseMatrix）、准确率（Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1Score、ROC
Yolanda Yan 9·2023-04-16 10:15

分类算法性能度量指标

1.简介  为了了解模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。常用的评估指标有：混淆矩阵(ConfuseMatrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)、AUC(AreaUndertheCurve)、P-R曲线等等。2.混淆
独影月下酌酒·2023-04-16 10:44

子空间方法——MUSIC算法

多重信号分类MUSIC算法1.MUSIC算法原理MUSIC算法，叫做多信号分类算法(MultipleSignalClassification)，是一种基于特征结构的高分辨率DOA算法。
转码的小厨子·2023-04-15 21:12

基于DBN神经网络的语音分类识别

神经网络的原理DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）DBN的语音分类识别基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-04-15 21:50

机器学习：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

一、简介和环境准备简介：朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB)是机器学习中一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设输入的特征之间相互独立且对分类结果的影响是等同的，因此称为朴素贝叶斯。
牛大了2023·2023-04-15 19:17

数据挖掘分类算法的学习总结

数据挖掘技术的应运而生为该问题提供了解决手段，作为数据挖掘核心内容之一的分类算法同样发挥了至关重要的作用。
Hard Coder·2023-04-14 13:19

基于python+flask实现视频数据可视化

通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示
张 PD·2023-04-14 10:31

kd树 python实现_python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现

K最近邻属于一种分类算法，他的解释最容易，近朱者赤，近墨者黑，我们想看一个人是什么样的，看他的朋友是什么样的就可以了。
weixin_39641257·2023-04-14 10:11

机器学习 - 分类 K 最近邻分类算法 K Nearest Neighbor（学习笔记）

在学习KNN算法的过程中，要牢记两个关键词，一个是“少数服从多数”的投票法则（majority-voting），另一个是“距离”，它们是实现KNN算法的核心知识。KNN算法原理KNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法。分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂
corina_qin·2023-04-14 10:07

机器学习3—分类算法之K邻近算法（KNN）

算法思想二、KNN类KNeighborsClassifier的使用三、KNN分析红酒类型3.1红酒数据集3.2红酒数据的读取3.3将红酒的数据集拆分为训练和测试集3.4KNN算法分析总结一、算法思想KNN分类算法是最近邻算法
小白只对大佬的文章感兴趣·2023-04-14 10:36

机器学习系列--LDA与PCA

一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是
yezi_1026·2023-04-14 02:03

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)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2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(HarrisHawkOptimization,HHO)，该算法有较强的全局搜索能力，并且需要调节的参数较少的优点。本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化CNN分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络
胖哥真不错·2023-04-14 01:43

机器学习 day01（机器学习定义，监督学习，回归算法和分类算法）

1.机器学习计算机无需明确编程即可学习的研究领域。----ArthurSamuel，如图：一般来说，给学习算法学习的机会越多，它表现得就会越好，如图：2.监督学习预测输入与输出，或x到y的映射。关键特征是：给与学习算法一些示例来学习，示例中包括正确答案（即对于给定的输入，有与之对应的正确的输出标签y）。学习算法可以通过查看正确答案，在一些没有给出正确答案的输入时，对输出给出合理准确的预测或猜测。如
丿罗小黑·2023-04-13 23:30

机器学习实战：Python基于朴素贝叶斯Bayes进行分类预测（二）

3.1导入函数3.2模拟/导入数据3.3训练模型3.4预测模型4原理补充说明4.1贝叶斯算法4.2朴素贝叶斯算法5讨论1前言1.1朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法
Bioinfo Guy·2023-04-12 17:53

C.10[完整版]文档级关系抽取：基于结构先验产生注意力偏差SSAN模型

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·2023-04-12 01:02

数据挖掘-决策树算法

决策树算法是一种比较简易的监督学习分类算法，既然叫做决策树，那么首先他是一个树形结构，简单写一下树形结构（数据结构的时候学过不少了）。
花讽院_和狆·2023-04-11 15:58

scikit-learn Adaboost类库

AdaBoostClassifier使用了两种Adaboost分类算法的实现，SAM
吃肉的小馒头·2023-04-11 14:07

CART（分类回归树）分类算法原理

目的生成一颗决策树，输入X（各种特征条件）输出Y（该样本分类结果）。一、分类树选择特征的依赖——基尼指数基尼指数——总体内包含的类别越杂乱，基尼指数就越大在CART算法中,基尼不纯度表示一个随机选中的样本在子集中被分错的可能性。基尼不纯度=∑i=1K(\sum_{i=1}^K(∑i=1K(样本iii被选中的概率∗*∗它被分错的概率)（当一个节点中所有样本都是一个类时，基尼不纯度为零。）假设y的可能
Subin_·2023-04-11 14:04

python 单链表是否有回路_GitHub - kanghaov/play-with-graph-algorithme: python实现的初级图论算法库:环检测问题,桥和割点,最小生成树,最短路径...

play-with-graph玩转图论算法第一个问题关于图的表示图的表示社交网路图的分类算法无向无权图无向有权图有向无权图有向有权图图的基本概念无向无权图没有自环边，没有平行边，称为简单图联通分量一个图的所有节占不一定全部相连一个图可能有多个联通分量无环图树是一种无环图
东山白云意·2023-04-11 08:00

机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法

1、sklearn数据集与估计器2、分类算法-k近邻算法3、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-朴素贝叶斯算法6、朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林1、sklearn
咸鱼2K·2023-04-11 01:19

Python机器学习应用 | 【第一周】无监督学习

(clustering)和降维(DimensionReduction)聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联，比如某些高纬数据的分类可以通过降维处理更好的获得，另外学界研究也表明代表性的分类算法如
谁陪你落日流年·2023-04-10 23:42

D.6 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

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·2023-04-10 21:10

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)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2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(HarrisHawkOptimization,HHO)，该算法有较强的全局搜索能力，并且需要调节的参数较少的优点。本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化BP神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源
胖哥真不错·2023-04-10 14:11

逻辑回归

一、概述逻辑回归(LogisticRegression)是一种简单的分类算法，主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。而"回归"也就意味着最佳拟合。
麦兜儿流浪记·2023-04-10 14:36

机器学习A-Z～分类模型性能评价及选择

本篇文章将给大家介绍一些宏观的核心概念和测度来评价分类算法和分类器的表现，尤其是如何评价分类器预测中会产生的一些错误。
Carey_Wu·2023-04-10 12:14

机器学习算法应用场景

本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景20个、聚类算法应用场景10个以及关联规则应用场景10个。
abc52shenghuo·2023-04-10 07:42

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理（Bayes’theorem）的分类算法。它的基本思想是，通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而实现分类。
python算法工程师·2023-04-10 02:50

线性回归详解

目录1.什么是线性回归2.一元线性回归3.损失函数4.最小二乘法5.小结1.什么是线性回归其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。
莫杨94·2023-04-09 17:52

分类算法3_SVM数学推导部分

SVM优化部分简述1.问题引入对于如上如图的红、紫色样本点，希望找到一决策边界（表示权重向量，表示样本特征矩阵，b表示偏置）使得两条平行与决策边界的虚线到决策边界的相对距离最大化。两类数据中距离决策边界最近的点，就称为”支持向量“。紫色类的点为xp,红色的点为xr，可以得到：两式相减，得到：上是两边同除以，则可以得到：即:所以最大边界所对应的决策边界就是要最大化d，就是求解的最小值。可以转化为以下
我还是霸霸·2023-04-09 09:18
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