K近邻分类算法第4页

机器学习原理到Python代码实现之NaiveBayes【朴素贝叶斯】

神仙盼盼·2024-01-09 08:39

逻辑回归（LR）----机器学习

知识点提炼分类，经典的二分类算法！逻辑回归就是这样的一个过程：

普通研究者·2024-01-08 23:44

朴素贝叶斯算法-分类算法

朴素贝叶斯算法-分类算法1概率基础概率定义为一件事情发生的可能性联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率，记作P(A,B)条件概率：事件A在另一个事件B已经发生条件下的发送概率，记作P(A|B)

Quinto0·2024-01-08 09:11

基于python的贝叶斯分类算法预测_python机器学习：朴素贝叶斯分类算法

大数据挖掘DT机器学习公众号：datayx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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。

Puzzle Cosmo·2024-01-08 09:10

了解统计分类中的贝叶斯理论误差限

这个概念深深植根于概率和统计学，是理解分类算法的局限性和潜力的基石。本文深入探讨了贝叶斯错误率的本质、其对机器学习的影响以及其应用中面临的挑战。即使在知识完美的世界中，不确定性的低语仍然存在。

无水先生·2024-01-08 09:07

【Python原创毕设|课设】基于(Flask、机器学习、含报告)朴素贝叶斯的垃圾邮件分类算法与检测系统-文末附下载方式以及往届优秀论文，原创项目其他均为抄袭

基于（Flask、机器学习）朴素贝叶斯的垃圾邮件分类算法与检测系统（获取方式访问文末官网）一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、运行截图六、功能实现七、源码获取一、项目简介随着信息时代的快速发展

是云小糊糊·2024-01-08 03:36

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

很多线性分类模型只使用与二分类问题，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”方法。

zhangbin_237·2024-01-07 19:20

k近邻算法(KNN)原理小结

提示:本篇文章是参考刘建平老师的博客,该文章只是作为个人学习的笔记.K近邻法(KNN)原理小结-刘建平Pinard-博客园(cnblogs.com)文章目录前言一、KNN算法三要素1.既然有了k个最近邻居那么如何判断样本分类呢

笔写落去·2024-01-07 07:55

互联网加竞赛基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介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简介优质竞赛项目系列，

Mr.D学长·2024-01-06 23:37

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。

Python研究者·2024-01-06 19:37

机器学习 - 决策树

场景之前有说过k近邻算法，k近邻算法是根据寻找最相似特征的邻居来解决分类问题。k近邻算法存在的问题是：不支持自我纠错，无法呈现数据格式，且吃性能。k近邻算法的决策过程并不可视化。

北堂飘霜·2024-01-06 07:26

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——k近邻回归

k近邻算法还可以用于回归任务，如果单一近邻，预测结果就是最近邻的目标值，使用多个近邻时，预测结果为这些邻居的平均值。

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

neighbors分类器有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数（3、5个）往往可以取到比较好的结果。k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。缺点包括：对于有很多特征的数据集往往效果不好，对于大多数特征的大多数取值为0的数据集（也就是所谓的稀疏数据集）尤为不好，是实践中往

zhangbin_237·2024-01-05 22:54

KNN 回归

K近邻回归（K-NearestNeighborsRegression）是一种基于实例的回归算法，用于预测连续数值型的输出变量。

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

2019-12-29

决策树分类算法1、概念决策树呈树形结构，是一种基本的回归和分类方法。决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。

xias147·2024-01-05 09:37

3 k 近邻法

k近邻法（K-NN）是一种基本分类与回归方法。输入为实例的特征向量，对应于特征向量的点；输出为实例的类别，对应于实例的类别，可取多类。

奋斗的喵儿·2024-01-05 07:50

详解机器学习算法基础--K近邻算法

K近邻算法属于监督学习。监督学习是指给定我们的数据集是含有lable的，比如著名的iris数据集，就给定了我们每一个数据所属的类别，通俗一点讲，我们拿到一个数据，对应一个特征。

quzah·2024-01-05 06:44

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k这个参数可以根据实际情况来调整C、kNN算法支持多分类D、kNN算法不属于无监督学习A第2关：K近邻再识

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

机器学习 -- k近邻算法

场景我学习Python的初衷是学习人工智能，满足现有的业务场景。所以必须要看看机器学习这一块。今天看了很久，做个总结。机器学习分为深度学习和传统机器学习深度学习深度学习模型通常非常复杂，包含多层神经网络，每一层都包含大量的神经元（节点）。这些模型可以包含数百万甚至数十亿个参数。深度学习模型可以自动学习数据的特征表示，而无需手动设计特征。通过多层神经网络，深度学习模型可以逐层提取和组合特征，从而更好

北堂飘霜·2024-01-05 06:39

【Python机器学习】k近邻——k近邻分类

除了仅考虑最近邻，还可以考虑任意（k个）邻居，这也是k近邻算法名字的由来。

zhangbin_237·2024-01-05 03:47

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。

AADGSEGA·2024-01-04 08:23

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

自然语言处理算法回归算法和分类算法

回归其实就是一个名词，没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes：朴素贝叶斯公式decisiontree:决策

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:29

【机器学习】一文读懂分类算法常用评价指标

评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能，如果不能合理的运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。最近恰好在做文本分类的工作，所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将详细介绍

weixin_30664051·2024-01-03 17:05

lmageNet 数据集简介

ImageNet数据集一直是评估图像分类算法性能的基准。ImageNet数据集是为了促进计算机图像识别技术的发展而设立的一个大型图像数据集。2016ImageNet数据集中已

lindsayshuo·2024-01-03 14:06

朴素贝叶斯算法来识别垃圾文本

在电商平台中有大量的垃圾或者欺诈消息msg，如何识别召回这些垃圾消息是风控经常遇到的问题，今天我们来尝试用传统的朴素贝叶斯分类算法来挖掘分类模型来识别垃圾消息下面的样本中，标签1是垃圾消息，标签0是正常消息训练样本

阿君聊风控·2024-01-02 23:40

图像识别与分类算法毕业论文题目【matlab】

之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家：深度学习在点阵码混

美妙的狮子·2024-01-02 10:51

k近邻算法原理

k近邻算法主要思想k近邻算法是一种基本的分类与回归方法，其主要思想是基于样本之间的距离进行分类或回归预测。即对未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定属于哪个类别。

北辰Charih·2024-01-01 13:13

自然语言处理(第17课文本分类和聚类)

常见的应用有：新闻文章归类，垃圾邮件识别：2.传统机器方法文本分类的传统机器方法，主要包含三个重要核心：文本表示、特征选择、分类算法。放在整体流

komjay·2024-01-01 08:13

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

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·2023-12-31 23:22

物流地址类数据分类算法

物流地址类数据分类算法项目情况：在工作的过程中拿到一部分物流数据，格式比较杂乱，无法区分这些地址的归属省市区信息，客户想让我把数据进行处理，最终效果为能从数据中提取出省市区信息。

Vintel·2023-12-31 18:37

机器学习之聚类算法Kmeans

聚类算法与分类算法最大的区别是：聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法，分类是知道结果的。

zhw864680355·2023-12-31 12:03

朴素贝叶斯（NBM，Naive Bayesian Model）, NB 算法简介

朴素贝叶斯（NBM，NaiveBayesianModel）,NB算法分类算法在贝叶斯原理的基础上，预先假定了特征与特征之间的相互独立。

草明·2023-12-31 10:34

机器学习实战--adaboost

前面我们已经学了好几个分类算法了（svm后面再讲），分类效果也还不错，但是我们也许会想，能不能在一个数据集上多次应用同一个算法，或者应用不同的算法呢？

sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

Ｋ近邻模型原理（二）

ｋ近邻的最简单实现方法是线性扫描，有时也称为蛮力实现，其通过计算新的输入实例与每一个训练实例的距离，然后找出最小距离的ｋ个实例点，紧接着根据决策规则进行预测．当训练集很小时，这种方法显得有效；而当样本量很大时

徐_清风·2023-12-29 22:48

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

进击的机器学习 Fifth Day——逻辑回归（Logistic Regression)

算法原理：首先来声明一下，虽然我们算法的名字就叫做逻辑回归，但是逻辑回归却是一个二分类算法(周志华老师称之为线性几率回归或者对数几率回归),一般只能用来预测含有两种标签（或者类别）的数据，比如0和1，男和女等等

焜俞·2023-12-29 01:34

机器学习---维数灾难

首先，要寻找到⼀些能够描述猫和狗的特征，这样我们的分类算法就可以利用这些特征去识别物体。猫和狗的皮毛颜色可能是⼀个很好的特征，考虑到红绿蓝构成图像的三基色，因此用图片三基色各自的平均值称得上方便直观。

三月七꧁ ꧂·2023-12-28 22:39

第9章-用户分群方法-聚类评估指标

目录简单例子轮廓系数均方根标准差R-SquareARI聚类是一种无监督分类算法，通常给定的样本没有类别或标签，聚类结果的好坏难以使用有监督模型的评估方法衡量。

leboop-L·2023-12-28 11:29

K近邻算法（KNN）

KNN算法KNN算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k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。

温柔倾怀·2023-12-28 05:08

模型评估方法

Estimator对象的score方法在交叉验证中使用scoring参数使用sklearn.metric中的性能度量函数Estimator对象的score方法分类算法必须要继承ClassifierMixin

cnkai·2023-12-27 23:17

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2

adamlay·2023-12-27 15:44

聚类 | KMeans理论与算法实现

01物以类聚经过半年的不懈努力，我们已经学习并实践了经典的分类算法和经典的回归算法，下面我们开始学习经典的聚类算法(兴奋~~~)目前打算对三种聚类算法进行学习和代码实操(俗称“造轮子”)：KMeansAprioriFP-Growth

Sudden·2023-12-27 05:04

竞赛保研基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类