k近邻分类器第37页

【机器学习实战（四）】sklearn包中朴素贝叶斯库的使用

UnderStorm·2023-03-28 09:15

sklearn-caicai

五.逻辑回归1.概述1.1名为“回归”的分类器=线性回归的任务就是找出模型参数，著名的最小二乘法就是用来求解线性回归中参数的方法。

漱衣仁止·2023-03-28 02:01

《A Cancer Survival Prediction Method Based on Graph Convolutional Network》

在癌症生存预测方面的有效性和优越性介绍异质性疾病癌症具有不同的分子特征、临床行为、形态学表现和对治疗的不同反应一些传统的机器学习模型用于预测存活一些机器学习分类方法，如支持向量机（SVM）[16-18]，朴素贝叶斯分类器

飘涯·2023-03-26 08:41

逻辑回归二分类算法python_机器学习经典算法详解及Python实现---Logistic回归（LR）分类器...

（一）认识Logistic回归（LR）分类器首先，Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），自变量取值范围为

weixin_39693971·2023-03-26 07:10

随机梯度下降

主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如：线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。

Powehi_·2023-03-25 22:22

k近邻算法实例

目录算法简介[1]通俗解释算法实现原理谁才是“我”的邻居？sklearn的KNN算法算法实例步骤数据获取读取数据数据处理特征工程模型算法交叉验证与网格搜索交叉验证（cross-validation)k折交叉验证网格搜索算法优劣优点缺点结尾算法简介[1]在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（Featu

李星河110·2023-03-25 20:48

第八章机器学习（ML）策略（1）

1.为什么要ML策略图8.1启发性的例子假设正在调试猫分类器，经过一段时间的调整达到了90%准确率，但是仍然不够理想，需要改善。

一叶知否·2023-03-25 07:29

使用Matplotlib绘制mnist的特征重要性

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章中介绍了对多个分类器集成的一些方法，在特征重要性一节中在mnist数据集中使用随机森林分类器进行训练并绘制特征的重要程度。

mrwoody·2023-03-25 06:23

集成算法整理

一.AdaBoost的算法在学习adaboost算法前先要弄清楚前向分布算法，因为AdaBoost是前向分布加法算法的特例，这时，模型是由基本分类器组成的加法模型，损失函数是指数函数。

ZAK_ML·2023-03-25 04:49

K-近邻算法的学习（附Python和Matlab实现）

：)今天又学习了之前简要扫过的K近邻算法（KNN）。

LiBiscuit·2023-03-25 04:44

tensorflow模型建立与训练

线性分类器ModelX=tf.constant([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])y=tf.constant([[10.],[20.]])

阿凯被注册了·2023-03-24 14:16

贝叶斯分类器

朴素贝叶斯算法推导：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4685361.html

truezqx·2023-03-24 08:26

异常检测论文（一）：CutPaste

该篇论文提出了一个两阶段框架：首先学习到自监督的深度表示，然后在学习到的表示上构建一个单分类器on

方生784·2023-03-24 07:55

数据挖掘——KNN算法（手写数字分类）

KNN原理部分思维导图整理：手写数据分类实战，分别用KNN、SVM、朴素贝叶斯和决策树做分类器，统计比较四个分类器的准确率。

嚯嚯嚯嚯什么都不会·2023-03-24 07:54

数据挖掘——分类算法——KNN

KNN(KNearestNeighbors):K近邻分类算法KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。

weixin_33893473·2023-03-24 07:52

机器学习的练功方式（四）——KNN算法

算法4.1sklearn转换器和估计器4.1.1转换器4.1.2估计器4.2KNN算法4.2.1概述4.2.2电影类型分析4.2.3算法实现致谢闵氏距离_百度百科(baidu.com)机器学习之KNN（k近邻

ArimaMisaki·2023-03-24 07:15

Adaboost理解笔记(matlab实现)

基本原理参考：李航的《统计学习方法》AdaBoost通过加大分类误差率小的弱分类器的权重，使其在表决中起

zoulala·2023-03-24 04:31

一个通过摄像头识别植物的python小程序

训练模型你需要使用Tensorflow库来训练一个图像分类器模型。你可以使用预训练模型，也可以自己训练模型。这是一

無薪法师·2023-03-24 03:37

逻辑回归和成本函数

1.1二分分类（BinaryClassification）案例：CatvsNon-Cat训练一个分类器，该分类器的输入是由特征向量表示的图像，预测相应结果。

Smile_Milk·2023-03-24 02:42

机器学习算法：k近邻（kNN）算法

k近邻算法（k-nearestneighbor,kNN）是一种基本分类方法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。

隐士飞猪·2023-03-24 01:51

大数据算法：分类算法

KNN分类算法KNN算法，即K近邻（KNearestNeighbour）算法，是一种基本的分类算法。

do_young·2023-03-23 15:26

如何让一个神经元学会分辨苹果和香蕉

神经元是一种分类器，单个神经元只能进行线性分类，多个神经元组成网络增强到可以进行非线性分类。神经元通过大量数据的训练，会掌握那些数据中隐藏的普遍规律。

虚世界造物主·2023-03-23 15:45

Boost-Adaboost

Adaboost假定这里给一个二分类的数据集:我们先来看一下Adaboost的步骤输入数据T初始化训练数据的权重分布:对:使用具有权值分布的训练集进行学习,得到基本的分类器:计算在训练数据集上的误差率计算的系数

zhouycoriginal·2023-03-23 00:35

2.1.1.3朴素贝叶斯

模型介绍：与基于假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同的是，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。

idatadesign·2023-03-22 15:04

计算机视觉发展和应用浅谈

计算机视觉从传统的计算机视觉技术发展到如今以深度学习技术为主线的视觉技术，本文将首先介绍传统计算机视觉中的特征提取方法、分类器的设计以及基于深度学习技术的自动特征提取及分类或回归技术，其次介绍一些典型的视觉应用及其使用的技术方案

龚慧林·2023-03-22 07:24

算法岗准备

例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型。主成分分析，奇异值分解SVD降维体现在什么地方？为什么PCA不被推荐用

毛十三_·2023-03-22 05:06

【多分类】

对于k类，我们需要构造k个h，也即分类器，对于每个输入x，预测值H(x)=Maxh(x)需要注意，二元分类有两类，只需要1个分类器；而多分类，k个类，

阿瑟琴·2023-03-20 11:32

深度学习之人工神经网络

人工神经网络多项式分类器可以对任何形状（线性或者非线性）的决策面进行建模，但其实际有效性是有限的，因其容易过拟合带噪声的训练数据，而且有时候包含很多的训练参数。因此，在这种情况下

Pomodoro_m·2023-03-20 10:30

利用Theano理解深度学习——Multilayer Perceptron

、多层感知机MLP1、MLP概述对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layerMulti-LayerPerceptron,MLP)，可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器

chuanzhuanxian8669·2023-03-20 07:25

k近邻算法

k近邻算法，顾名思义，找前k个最近的“邻居”。所以，怎样算近？就是距离小的。怎么算距离？以下。

jxc1·2023-03-19 16:58

朴素贝叶斯（NB classification）实现文档分类

完整代码及数据已经更新至GitHub,欢迎fork~GitHub链接声明：创作不易，未经授权不得复制转载statement:Noreprintingwithoutauthorization内容概述：实现朴素贝叶斯分类器

Mr_Relu·2023-03-19 12:14

分类指标之p值，r值，F1值，微平均和宏平均

假设有12个样本可被分为A，B,C三个类别，某个分类器的结果如下：真实预测ABAAAAACBBBBBABCCCCCCACC对于多分类来说，P值，R值，F1值都是针对某个类别来说的。

ltochange·2023-03-19 05:09

支持向量机(SVM)

该模型是寻找在特征空间中间隔最大的线性分类器，而对于非线性可分的数据，可以通过“Kernelmethod”，也叫核函数，来使SVM也可以很好地处理非线性可分的数据。

没天赋的学琴·2023-03-19 04:23

生成式判别式模型

判别式模型与生成式模型生成式模型(GenerativeModel)与判别式模型(DiscrimitiveModel)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：（对于输入x，类别标签y）1.生成式模型估计它们的联合概率分布

gyDBD·2023-03-18 18:14

基于树模型的集成算法 ---XGBoost

Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。

自由调优师_大废废·2023-03-18 03:20

基于sklearn的线性支持向量机分类器

原理分类器机器学习的分类器，均可以看成一个或一组超平面，将label不同的数据点在数据空间中分开。

月见樽·2023-03-17 22:42

KNN-K近邻学习

K近邻算法概述K近邻（k-NearestNeighbor，简称KNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测

混蛋哥·2023-03-17 21:16

【人工智能】机器学习基础（QDU）

转载请务必经过我的同意【人工智能】不确定性推理（QDU）【人工智能】传统机器学习算法（QDU）【人工智能】非线性分类器（QDU）【人工智能】机器学习基础（QDU）【人工智能】深度学习（QDU）最小二乘法一般用于计算损失函数取最值时的解

不牌不改·2023-03-17 07:05

KNN的核心算法kd-tree和ball-tree

目录[toc]1.K近邻法基础1.1模型与算法K近邻法（K-nearestneighbor,KNN）是最基础的机器学习模型之一，它的类别为：分类（√）、回归（√）、标注概率软分类、非概率硬分类（√）监督

吴智深·2023-03-17 05:18

【图像处理入门】图像去噪算法（KNN,SNN）

实现KNN（K近邻平滑滤波器）的代码。要求：算法实现为函数[im]=KNNFilter(I,K,N)，其中I为读入的图像矩阵；K为最近邻个数，N为模板大小参数（N*N）。

菠萝啤YJB·2023-03-16 16:53

快速了解 GPT 发展三阶段

GPT是把Transformer的解码器提出来，在没有标注的大数据下完成一个语言模型，作为预训练模型，然后在子任务上做微调获得不同任务的分类器。这个逻辑和我们的计算机视觉的套路是一样的。

微软技术栈·2023-03-16 11:57

Scala实现：KD-Tree(k-dimensional tree)

主要应用于多维空间数据的搜索，经常使用在SIFT、KNN等多维数据搜索的场景中，以KNN(K近邻)为例，使用线性搜索的方式效率低下，k-d树本质是对多维空间的划分，其每个节点都为k维点的二叉树kd-tree

k_wzzc·2023-03-16 11:31

Pytorch入门

Pytorch入门1.摘要2.概述3.安装3.科学计算3.1张量3.2张量乘法3.3自动微分4.构建神经网络41构建LeNet5示例4.2LeNet5图像分类器4.3导入、处理图像数据4.4自定义求导函数

小琳猫·2023-03-16 07:59

如何将有限维的特征映射到无限维/支持向量机（3）

sklearn的SVC分类器中默认的rbf核函数就是这样一种方法。Gauss径向基核函数(rbf)有人有问，这不就是正态分布吗，小学奥

魏允臣·2023-03-16 00:10

机器学习算法的一些启发

先看KNN，也叫K近邻算法，基本想法是计算新样本和数据集中每一条数据的欧氏距离，计算出的距离进行从小大到的排列，取前K个结果，然后看出现次数最多的那个类别，这个类别就是新样本的预测分类。

厚德简物·2023-03-15 14:05

「ML 实践篇」分类系统：图片数字识别

目的：使用MNIST数据集，建立数字图像识别模型，识别任意图像中的数字；文章目录1.数据准备（MNIST）2.二元分类器（SGD）3.性能测试1.交叉验证2.混淆矩阵3.查准率与查全率4.P-R曲线5.

Aurelius-Shu·2023-03-15 09:16

如何利用opencv训练自己的模型实现特定物体的识别

目录1.说明2.效果3.准备3.1程序准备3.2样本数据准备3.3正样本VEC文件创建4.样本数据训练5.测试代码6.编译说明备注总结1.说明opencv安装包中有训练好的分类器文件，可以实现人脸的识别

·2023-03-15 01:42

《人工智能基础》4/91天阅读

归一化指数层：归一化指数层的作用就是完成多类线性分类器中的归一化指数函数的计算。非线性激活层：如果我们在每次线性运算后，再进行一次非线性运算，那么每次变换的效果就可以得以保留。

皮卡丘_83e1·2023-03-14 13:13

4.6 网格搜索与k近邻算法中更多的超参数

逆风的妞妞·2023-03-14 12:45

机器学习算法卷积神经网络

说到底，卷积神经网络还是一个分类器，是一种有监督机器学习的工具。CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图

郑佳露·2023-03-14 12:18

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