目录前言改进方向 1：数据增强改进方向 2：利用 GAN 生成 fake 样本辅助训练改进方向 3：Transfer Learning一些后续可以尝试的点参考文献前言前几天看到了 Michael Nielsen 的一篇挺有趣的博客 Reduced MNIST: how well can machines learn from small data?，讲的是尝试用少量的样本训练一个 M
经过多时的摸索，终于实现分类器的训练。不敢保证每次都成功，但有一次实现，就可以把该注意的记录下来分类器的训练分三步进行：第一步：收集材料正负样本材料的收集，本人是在灰度图下进行实验的。正样本的大小最好一致，负样本的大小没有要求，只要图片内没有目标就行。1.正样本描述文件正样本放在单独的文件夹下，并建立描述文件，描述文件格式为txt，每行的描述形式为./face是和描述文件在同一路径下的正样本文件夹
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2023-12-31 14:35:49
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Python机器学习及实践（一、分类学习——线性分类器）线性分类器通过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。线性分类器简介代码及注释输入：import pandas as pd
import numpy as np
column_names = ['Sample code number','Clump Thickness','Uni
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2023-09-26 16:23:49
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# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""print("start.................")""" 导入所需要的软件包 """import pandas as pd from sklearn.linear_model impo
原创
2021-07-06 15:38:58
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一、简介要介绍朴素贝叶斯(naive bayes)分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论：贝叶斯决策论(bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果。二、贝叶斯决策论的基本原理我们以多分类任务为例：假设有N种可能的类别标记，即y={c1,c
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2024-07-08 09:55:30
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如何选择机器学习分类器？你知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法测试
不同参数），然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只是为你的问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起点，这里有一些我这些年发现的还不错的一
般准则。你的训练集有多大？如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要
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2023-10-12 12:19:26
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Q：什么是分类器？ A：就是用来把输入的数据进行分类的模型（本质上是函数）。图1，黑色的曲线就是非线性分类器。以曲线的形式分类了红点和蓝点。 图2，黑色的直线就是线性分类器。以直线的形式分类红点和蓝点。一、线性分类器以上图的二分类（红点和蓝点）为例：线性分类器就是用一个“超平面”将两个样本隔离开，如：（1）二维平面上的两个样本用一条直线来进行分类；（2）三维立体空间内的两个样本用一个平面来进行分类
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2024-07-30 13:39:59
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https://www.toutiao.com/a6684876999611122187/2019-04-28 17:36:54目录：1.贝叶斯分类器的基础2.朴素贝叶斯分类器3.朴素贝叶斯分类实例4.关于朴素贝叶斯容易忽略的点5.朴素贝叶斯分类器的优缺点1. 摘要贝叶斯分类器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器。而朴素...
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2019-04-30 08:31:54
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目录第1关：组合相似分类器提高分类性能任务描述：相关知识：一、几种不同的分类器：二、bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法：三、boosting：编程要求：测试说明：第1关：组合相似分类器提高分类性能任务描述：本关任务：编写一个组合分类器。相关知识：为了完成本关任务，你需要掌握：1.了解几种不同分类器 2.如何遍历数组。一、几种不同的分类器：基于数据集多重抽样的分类器 我们可以将不同的
监督学习（Supervised Learni...
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2020-04-01 00:53:00
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# 传统机器学习分类方法的步骤
在构建一个机器学习分类模型的过程中，我们通常会遵循一个标准的流程。对于刚入行的小白来说，理解这个流程是非常重要的。本文将介绍机器学习分类的传统步骤，并用代码示例来帮助你更好地理解每一步。
## 流程概述
下面是构建分类模型的基本步骤流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据收集
数据收集 --> 数据预处理
原创
2024-08-24 05:05:47
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随着商业竞争形势的日益严峻，企业需要不断寻找提高利润率、降低成本、提高产出价值的有效方法，而数据化运营恰好是满足企业这一需求的关键武器。数据化运营包含了运营和数据两种要素，运营需要较多的业务经验，而数据则对数据分析提了更高的要求。只有把两者结合起来，在技能、经验和技术的支持下，数据化运营才能在企业内部真正落地、生根、发芽。对于数据化运营而言，各企业普遍关注的结构化数据分析、挖掘的场景非常丰富，例如
分类器的作用：常规任务是利用给定的类别已知的训练数据来学习分类规则和分类器，然后对未知数据进行分类（或预测）。分类算法：划分为了两类，即基于概率密度的方法和基于判别函数的方法。基于概率密度的分类算法通常借助于贝叶斯理论体系，采用潜在的类条件概率密度函数的知识进行分类； 在基于概率密度的分类算法中，有著名的贝叶斯估计法[40]、最大似然估计[39] [149]，这些算法属于有参估计，需要预先假设类别
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2023-12-31 14:21:12
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1. 两类Logistic回归Logistic回归是一种非常高效的分类器。它不仅可以预测样本的类别，还可以计算出分类的概率信息。不妨设有$n$个训练样本$\{x_1, ..., x_n\}$，$x_i$是$d$维向量，其类别标签是$\{y_1, ..., y_n\}$。对于一个$c$类问题，$y_i \in \{1, 2, ..., c\}$。Logistic回归学习这样一个函数\begin{eq
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2023-12-23 13:14:02
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# 机器学习中的分类器作用
机器学习是当今人工智能领域的一个重要分支，而分类器是实现许多机器学习任务的核心工具之一。在这篇文章中，我们将探讨分类器的作用，同时提供一个简单的代码示例，以帮助您理解分类器的基本概念。
## 什么是分类器？
分类器是将数据分为不同类别的算法或模型。在许多实际应用中，我们面对的往往是标记为不同类别的数据。例如，在医疗领域，医生可能希望通过患者数据来识别疾病的类型；在
# 机器学习中的分类器模型
机器学习是人工智能的一项重要分支，分类器模型是其核心任务之一。在实际应用中，我们经常会遇到需要将数据分成不同类别的情况，如垃圾邮件检测、图像识别、疾病预测等。本文将介绍一些常见的分类器模型，并通过代码示例来演示其实现过程。
## 什么是分类器模型
分类器模型是一种预测模型，它的任务是将输入的数据分配到一个或多个类别中。分类任务通常包括两个阶段：训练阶段和预测阶段。
在机器学习中，使用 fit 方法来训练模型是一个至关重要的过程。这篇博文将详细记录如何有效地进行模型训练，从环境准备到性能优化，帮助你在实际应用中顺利使用机器学习模型。
## 环境准备
在开始之前，确保你的运行环境与所需的技术栈兼容。推荐使用 Python 作为开发语言，并确保安装以下库：
- NumPy
- pandas
- scikit-learn
- TensorFlow / PyTo
常见的有：决策树分类器（Decision Tree Classifier）支持向量机分类器（Support Vector Machine Classifier）朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）K近邻分类器（K-Nearest Neighbors Classifier）随机森林分类器（Random Forest Classifier）神经网络分类器（Neural Ne
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2023-10-23 10:18:27
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声明：此博文为对原英文文章的翻译加个人的理解，一方面为自己学习所用，另一方面为需要中文scikit-multilearn文档的小伙伴提供便利。侵删如何选择分类器这篇文章将会指导你经历为你的问题选择分类器的过程。请注意，并没有已经建立的，科学地证实的设立的规则，来规定解决一个普遍的多标记分类问题如何选择一个分类器。成功的方法通常来自混合的直觉，关于哪些分类器值得考虑，分解为子问题以及实验模型选择。
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2023-12-15 21:38:09
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1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True C
原创
2023-01-19 11:29:54
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