k近邻分类器第50页

机器学习应用——监督学习（上）（实例:人体运动状态预测&人体运动状态预测&房价与房屋尺寸关系的线性拟合与非线性拟合&交通流量预测）

本篇将简要介绍：1.监督学习概念（最常应用场景：分类和回归）2.分类——k近邻分类器、决策树、朴素贝叶斯（人体运动状态预测）、SVM（人体运动状态预测）3.回归——线性回归（LinearRegression

柠檬茶@·2023-01-09 10:34

AI深度学习入门与实战21 文本分类：用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型

结合之前咱们学习的TensorFlow或者其他框架，相信你已经可以构建出一个属于自己的文本分类器了。

办公模板库素材蛙·2023-01-09 09:34

python中颜色空间直方图_OpenCV—python 颜色空间（RGB，HSV，Lab）与颜色直方图

一、图像分类的过程image.png图片必须经过标注图片的类别为有限的集合，如{猫、狗、牛、马、狼}每个类别的图片数量接近，如果不同类别图片的数量差异很大，训练出来的分类器容易倾向于图片数量多的类别划分训练

weixin_39719585·2023-01-09 08:14

【影像组学】分类器模型设计- 随机森林 + 支持向量机

文章目录1.随机森林分类2.支持向量机分类1.随机森林分类决策树（DecisionTree）•是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率。•决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。在Python中实现决策树•函数：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(f

taotaotao7777777·2023-01-09 03:48

GoogLeNet详解

有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、GoogLeNet网络的背景二、GooLeNet网络结构1、Inception模块2、辅助分类器

tt丫·2023-01-09 03:16

【影像组学】从特征筛选到分类建模全流程实践及作图

文章目录1.数据准备2.特征权重图3.特征相关性热度图heatmap4.LASSO模型中Lambda选值图5.特征系数随Lambda变化曲线6.随机森林分类器7.ROC曲线8.精确度（Precision

taotaotao7777777·2023-01-09 03:36

机器学习＜降维和度量学习＞-matlab代码#3

文章目录测试样本：K近邻学习-K-nearestNeighbor降维-MDS算法测试数据MDS代码主成分分析(PCA降维)核化线性降维-核化主成分分析（KPCA）流行学习-等度量映射IsometricMapping

Sumsonw·2023-01-08 19:29

Kd树实现K近邻算法

参考GitHub"""Kd树搜索的k近邻模型,和《统计学习方法》上介绍的最近邻算法差距有点大..(1)设定一个当前最优点集合，用来保存当前离搜索点最近的样本点集合(2)从根节点开始，并设其为当前节点；在此

_森罗万象·2023-01-08 19:59

降维和度量学习（二）

等度量映射保持近邻样本之间的距离，因为测地线距离和高位空间的直线距离是不相等的其中，近邻图如何构建k近邻图：指定k个点为近邻点\epsilon近邻图：定义距离阈值epsilon对于新样本如何变换构建高维坐标和低

既是张大牙更是张大侠·2023-01-08 19:25

降维和度量学习

个邻居求投票或均值作为分类和回归结果，训练阶段只是保存样本直到收到测试样本才做处理，是一种“懒惰学习”（在训练阶段就进行处理的是“急切学习”），需要考虑的是kkk的大小和距离公式的选择，合适的选择使得十分简单的KNNKNNKNN分类器泛化错误率不超过贝叶斯最优分类器错误率的两倍

_森罗万象·2023-01-08 19:52

机器学习笔记_关于贝叶斯分类中特征是连续属性的处理

前言机器学习笔记-朴素贝叶斯分类这篇文章中已经对朴素贝叶斯分类器做了详细的介绍，从原理，模型和例题各方面介绍了朴素贝叶斯。但是那篇文章中针对的全部都是离散属性，并没有说明如何处理连续属性。

Pijriler·2023-01-08 15:44

adaboost算法_入门数据竞赛系列(5)：AdaBoost算法在sklearn中的使用及调参

0x02AdaBoost分类及回归参数2.1AdaBoostClassifier2.2AdaBoostRegressor2.3默认决策树的重要参数0x03sklearn中的使用3.1数据准备3.2调用Adaboost分类器

weixin_39694016·2023-01-08 15:13

mlp 参数调优_AdaBoost算法介绍及其参数讲解

算法介绍Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。

设计师柠檬·2023-01-08 15:43

【机器学习】Adaboost多类分类——SAMME算法，SAMME.R算法

前言根据Adaboost算法更新权重的原理我们知道想要在下一轮训练中使误分类的样本的权重增加，每一轮训练的错误率都必须小于0.5，包括初始化分类器时也是如此。

为什么昵称不能重复·2023-01-08 15:43

【学习笔记】【深度学习】pytorch官方demo实现一个分类器(LeNet)

笔记转载自：https://blog.csdn.net/m0_37867091/article/details/107136477一定要搭配b站博主的视频一起食用啊！新手特别友好！！https://www.bilibili.com/video/BV187411T7Ye前言最近在b站发现了一个非常好的计算机视觉+pytorch实战的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。因此决定按着up给的教程路线

小欧尼思密达·2023-01-08 15:04

2.1 pytorch官方demo(Lenet)

实现一个图像分类器pytorch官方demoTRAININGACLASSIFIERPytorchDemo—LeNet介绍Convolutions–卷积Subsampling–下采样Fullconnection

一个小腊鸡·2023-01-08 15:01

kNN分类

一、概述 kNN(knearestneighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。!

禺垣·2023-01-08 14:19

机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现

机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-Python实现。《机器学习100天》完整目录：目录一、导入数据集我们打开spyder，新建一个knn.py脚本。

红色石头Will·2023-01-08 11:08

基于贝叶斯分类器进行sklearn乳腺癌数据集的分类

问题描述使用sklearn中的乳腺癌数据集，将数据集以7:3的比例分别划分为训练集与测试集，以及对应的标签；使用训练集数据训练基于高斯模型的朴素贝叶斯分类器；对测试文档进行测试，得出分类评价指标：精确率

Love _YourSelf·2023-01-08 11:07

基于SVM 4种核函数kernel的乳腺癌数据集分类案例分析

一、SVM分类SVM既可以做回归，也可以做分类器。如何创建一个SVM分类器呢？

zhliy071·2023-01-08 11:36

《统计学习方法（第2版）》李航第十二章监督学习方法总结思维导图笔记

感知机、k近邻、支持向量机SVM、提升方法是非概率模型；概率模型首先学习联合概率密度P（X，Y），然后求出条件概率密度P（Y｜X），在监督学习中称为生成模

ML--小小白·2023-01-08 10:35

kaggle平台学习复习笔记 | 计算机视觉

用于图像分类的网络由两部分组成：卷积层和密集层卷积分类器base使用

加油strive·2023-01-08 09:40

机器学习笔记之概率图模型(四)基于贝叶斯网络的模型概述

机器学习笔记之概率图模型——基于贝叶斯网络的模型概述引言基于贝叶斯网络的模型场景构建朴素贝叶斯分类器混合模型基于时间变化的模型特征是连续型随机变量的贝叶斯网络动态概率图模型总结引言上一节介绍了判别变量/

静静的喝酒·2023-01-08 08:15

机器学习中精准率/召回率/PR曲线/AUC-ROC曲线等概念

precisionrecallcurve)AUC-ROC曲线如何将AUC-ROC曲线用于多分类模型预测类别正负实际类别正真正例（TP）假负例（FN）负假正例（FP）真负例（TN）TP/TN/FP/FNTP：真正例，被分类器预测为正类的正样本

大哇唧·2023-01-08 07:41

PR曲线和F1、ROC曲线和AUC

如图：P-R曲线：在机器学习中分类器往往输出的不是类别标号，而是属于某个类别

teminusign·2023-01-08 07:41

PR曲线与ROC曲线

在机器学习中，分类器往往输出的不是类别标号，而是属于某个类别的概率值，根据分类器的预测结果从大到小对样例进行排序，排在前面的是学习器认为最可能是正例的样本，排在后面的是学习器认为最

THE@JOKER·2023-01-08 07:05

【DBN分类】基于matlab深度置信网络DBN变压器故障诊断【含Matlab源码 2284期】

一、深度置信网络DBN变压器故障诊断简介1DBN模型DBN是深度学习中最关键的一个多层网络架构，如图2所示，由多层RBM堆叠而成，前一层RBM的输出为后一层RBM的输入，最顶层采用Softmax分类器作为标签层

海神之光·2023-01-07 21:10

机器学习实战教程（十）：提升分类器性能利器-AdaBoost

一、前言前面的文章已经介绍了五种不同的分类器，它们各有优缺点。

M_Q_T·2023-01-07 20:34

机器学习-Sklearn（第三版）Day9 回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans并不求解标签，注意加以区别。

小浩码出未来！·2023-01-07 19:13

【学习笔记】利用chatGPT入门机器学习（附代码）

1.线性回归的例子：从简单到复杂1.使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类2.使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类以下所有内容均是chatGPT的输出结果。

Almond_02·2023-01-07 18:01

深度学习(五)——ZFNet+Pytorch实现

的提出使得大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于CNN网络究竟为什么能表现这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚，因此为了解决上述两个问题，ZFNet提出了一种可视化技术，用于理解网络中间的特征层和最后的分类器层

hhhcbw·2023-01-07 17:13

机器学习算法3_支持向量机（SVM）

的三层境界）前言第一层：了解SVM1.1分类标准的起源：Logistic回归1.2线性分类的一个例子1.3函数间隔Functionalmargin与几何间隔Geometricalmargin1.4最大间隔分类器

DataScience·2023-01-07 17:36

【网络流量识别】【深度学习】【二】RNN和ANN—深度学习入侵检测方法：ANN和RNN在NSL-KDD上的新性能

结果表明RNN优于ANN优于其他机器学习分类器。作者为纳西玛等人，发表于2020年10月，收录于ACM网站。

昔我往矣wood·2023-01-07 15:22

模型准确率accuracy

现有分类器，无论来什么水果都判定为橙子。准确率可达99.7%，但是显而易见这个模型根本没有判别能力。再换一组数据，准确率将直线下降。

醉糊涂仙·2023-01-07 15:43

鸢尾花分类_Python学习之knn实现鸢尾花分类

Truffer·2023-01-07 12:33

原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集

算法设计K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)的思路:K近邻如果一个样本在特征空间中与k个实例最为相似(即特征空间中最邻近)，那么这k个实例中大多数属于哪个类别，则该样本也属于这个类别。

小yang爱敲代码·2023-01-07 12:02

什么是编码器、解码器？（CNN\RNN....)

【分类器】2、RNN角度以循环神经网络为例，输入为一个文本，进行特征提取后输出。因此，编码器：将文本表示成向量

maggieyiyi·2023-01-07 12:18

Google Earth Engine（GEE）——作物分类的影像合成案例分析（四川省为例）

这使得分类器可以学习时间模式，并检测出表现出类似模式的像素。本文以list作为划分月份，来确定不同季节的影像，以此来查看不同时间点作物的区别：代码:vars2=ee.ImageCollec

此星光明·2023-01-07 12:42

目标检测（三）传统目标检测与识别的特征提取——基于HOG特征的目标检测原理

目录简介提取HOG特征的步骤1、预处理获取要计算其特征的输入图像2、计算图像的梯度3、计算8×8细胞梯度直方图4、直方图归一化5、计算HOG特征向量Opencv利用HOG特征实现行人检测简介HOG特征与SVM分类器结合

失了志的咸鱼·2023-01-07 10:49

机器学习教程篇2 -- K近邻(KNN)算法

机器学习--K近邻KNNk近邻算法（knn）1、概念2、举例说明3、KNN距离计算4、算法描述总结5、代码“学习如逆水行舟，不进则退”这一节开始讲KNN算法，说到这个算法，就不得不提到它的大表哥K-means

山顶洞人乌拉·2023-01-07 09:03

机器学习常用模型：softmax模型

小·幸·运·2023-01-07 09:23

softmax 分类器

softmax分类器两种常用的分类器之一。

weixin_30448685·2023-01-07 09:23

【机器学习笔记13】softmax多分类模型【上篇】完整流程与详细公式推导

Twilight Sparkle.·2023-01-07 09:22

Softmax分类器

在前面我们已经讲了得分函数和损失函数，如果我们将类别的得分转换成概率的形式，则会更加直观。首先介绍一下sigmoid函数：sigmoid函数可以将输入的一个实数映射到0——1区间上。从图中我们可以看到自变量X的取值范围为正无穷到负无穷的一切实数，Y的取值范围是从0到1的。那么任意的一个X1我们都可以得到一个在[0,1]上的Y1，也就是我们可以把所有的值都压缩到0到1这个区间内，结合之前的得分函数，

筱筱思·2023-01-07 09:20

【深度学习与计算机视觉】2、线性 SVM 与 Softmax 分类器

文章目录2、线性SVM与Softmax分类器2.1得分函数（scorefunction）2.1.1线性分类器2.1.2理解线性分类器2.2损失函数2.2.1多类别支持向量机损失（MulticlassSVMloss

呆呆的猫·2023-01-07 09:48

【深度学习笔记（二）】之Softmax分类器

老规矩–妹妹镇楼：一.Softmax分类器用SVM损失函数得出的只是一个个的分数，还要通过对比分数来分类。那么，如果直接输出结果为分类的概率，岂不是更好？

开发小鸽·2023-01-07 09:17

【机器学习笔记14】softmax多分类模型【下篇】从零开始自己实现softmax多分类器（含具体代码与示例数据集）

Twilight Sparkle.·2023-01-07 09:15

Gavin老师Transformer直播课感悟 - BERT多任务Fine-tuning案例实战

BERT在工作时是个分类器，无论针对的是单任务还是多任务，是聚焦于全局的信息([CLS])还是局部的信息（NER），BERT能够捕获

m0_49380401·2023-01-07 09:12

10折交叉验证（10-fold Cross Validation）与留一法（Leave-One-Out）、分层采样（Stratification）

10折交叉验证我们构建一个分类器，输入为运动员的身高、体重，输出为其从事的体育项目-体操、田径或篮球。一旦构建了分类器，我们就可能有兴趣回答类似下述的问题：1.该分类器的精确率怎么样？

三世·2023-01-07 07:29

机器学习100天（二十九）：029 K折交叉验证

《机器学习100天》完整目录：目录机器学习中，我们常会遇到一个问题，就是超参数的选择，超参数就是机器学习算法中的调优参数，比如上一节K近邻算法中的K值。K折交叉验证就是帮助我们选择最优的超参数。

红色石头Will·2023-01-07 06:25

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