基于特征选择和两步分类策略的证据分类器本文研究了利用信任函数从不确定数据中高效学习的方法，提出了一种由特征选择过程和两步分类策略组成的监督学习方法。 利用训练信息，提出特征选择过程通过最小化目标函数自动确定信息最丰富的特征子集。 提出的两步分类策略进一步提高了决策精度通过使用在分类过程中获得的互补信息。 在各种合成数据集和真实数据集上对该方法的性能进行了评价。1、背景知识1.1 信任函数1.2 E
神经网络学习小记录67——Pytorch版 Vision Transformer（VIT）模型的复现详解学习前言什么是Vision Transformer（VIT）代码下载Vision Transforme的实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、特征提取部分介绍a、Patch+Position Embeddingb、Transformer EncoderI、Self-attention结构
ProClaim:之前一直在做CNN的一些研究，最近刚刚回到实验室，定下来了自己的小组，然后开始了一些LSTM的学习。将近学习了两天半吧，结构弄得差不多了，Theano上LSTM tutorial 的例程也跑了跑，正在读代码ing。这篇博客主要是我之后要做的一个小报告的梗概，梳理了一下LSTM的特点和适用性问题。发在这里权当做开博客压压惊。希望之后能跟各位朋友多多交流，共同进步。1. 概
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2024-01-29 05:20:46
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逻辑回归估计概率公式逻辑函数(数值->逻辑值)逻辑回归模型预测当概率越靠近1，则-log(t) 越靠近0，当p越靠近0，-
原创
2021-11-13 14:10:41
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# 多分类多特征算法简介及其Python实现
在机器学习领域，多分类问题是一种非常常见的任务。与二分类问题不同，多分类问题要求模型能够辨别三个或以上的类别。比如，手写数字识别就是一个典型的多分类问题，它要求算法从0到9的数字中进行区分。本篇文章将介绍多分类多特征算法的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 多分类问题的定义
多分类问题是指在给定特征
利用GBDT模型构造新特征具体方法数据挖掘入门与实战 实际问题中，可直接用于机器学**模型的特征往往并不多。能否从“混乱”的原始log中挖掘到有用的特征，将会决定机器学**模型效果的好坏。引用下面一句流行的话： 特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已。 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方
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2024-09-02 13:15:16
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基于随机特征的多核分布式协同模糊聚类算法研究1 摘要2 研究方法—核的学习3 研究方法—多核3.1 基于随机特征的多核核加权模糊聚类算法(MK-FCM）1、算法原理2、目标函数3、迭代公式4、算法流程3.2 基于随机特征的多核属性加权模糊聚类算法(RF-MKFCM)1、算法原理2、目标函数3、迭代公式4、算法流程5、实验测试4 研究方法—多核分布式基于随机特征的多核分布式协同模糊聚类算法（RF-C
# Python多特征文本多分类算法入门
在当今的信息时代，文本分类是一项至关重要的技术。无论是垃圾邮件过滤、情感分析还是新闻分类，大量的文本数据都需要快速且准确的分类。本文将介绍Python中的多特征文本多分类算法，并提供一个简单的代码示例。
## 1. 什么是文本分类？
文本分类是将文本数据分配到预定类别的过程。它利用特征提取和机器学习算法，应用于各种领域，比如社交媒体监测、客户反馈分析
很不错的关于文本分类的扫盲贴子，推荐大家详细看看。 ---- by faruto ===== 在文本分类的过程中，特征（也可以简单的理解为“词”）从人类能够理解的形式转换为计算机能够理解的形式时，实际上经过了两步骤的量化——特征选择阶段的重要程度量化和将具体文本转化为向量时的特征权重量化。初次接触文本分类的人很容易混淆这两个步骤使用的方法和各自的目的，因而我经常听到读
# 如何实现"Python舆情特征分类"
## 一、流程概述
下面是实现"Python舆情特征分类"的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 预测舆情特征 |
## 二、详细步骤及代码
### 1. 数据收集
在这一
原创
2024-04-20 06:53:27
32阅读
在数据科学的领域，特征工程是一项至关重要的技术，其中“特征融合分类”作为一种高级特征工程技术，帮助我们将多个特征整合以提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细记录如何实现“Python特征融合分类”的过程。
> **用户原始反馈：**
>
> “我在使用传统特征时，模型的准确性不足，如何利用特征融合优化分类效果？”
---
### 2023年 第三季度 技术场景演进
1. **发现问题**（已
继上篇。CNN特征+其他分类器提取特征。import gdalfrom keras import Modelfrom keras.
原创
2022-10-27 12:43:02
310阅读
什么是多标签分类学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图： image.png图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题。 image.png同样，是这幅照片，问题变成了，这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲？这就变成了一个多分类问题。image.png但今天谈论的多标签是什么呢？ 如果我问你上面图包含一座房子吗？选项会是YE
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2023-10-18 18:26:41
66阅读
分类预测 | Matlab实现SSA-SVM多特征分类预测
原创
2022-12-15 15:15:41
402阅读
CNN-Attention分类预测 | Matlab实现多特征分类预测
特征分类 对特征进行分类，对于不同的特征应该有不同的处理方法。 根据不同的分类方法，可以将特征分为 (1)Low level特征和High level特征。 Low level特征——较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要非常少的人工处理和干预。 例如文本特征中的词向量特征，图像特征中的像素
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2018-09-05 19:46:00
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分类预测 | Matlab实现GRNN-Adaboost多特征分类预测
原创
2024-03-12 16:36:07
79阅读
分类预测 | Matlab实现RBF-Adaboost多特征分类预测
原创
2024-03-12 16:36:19
68阅读
TextRNN@目录TextRNN1.基本概念1.1 RNN和CNN的区别1.2 RNN的几种结构1.3 多对多的RNN1.4 RNN的多对多结构1.5 RNN的多对一结构1.6 RNN的缺点2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.基本概念1.1 RNN和CNN的区别并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列，⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息1.2 RNN的几种结构一对一,一对多,多对一,多对多(
数据：6个画像，每个画像中有700个标签。 解释：同一标签下不同画像对应的数据，我要对此数据做聚类， 结果展示： 后端代码显示def kmeans_img(request):
#获取前段数据
UPLOAD_ROOT=os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), 'static/img')
b
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2023-11-10 12:04:52
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