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
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
527阅读
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
转载
2024-10-29 11:58:38
115阅读
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
转载
2024-09-02 13:15:16
27阅读
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
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
转载
2024-01-29 05:20:46
143阅读
# 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
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
317阅读
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
转载
2018-09-05 19:46:00
175阅读
2评论
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
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
文章目录数据的特征处理转换结果数值型数据：类别型数据：时间类型：sklearn特征处理API归一化sklearn归一化APIMinMaxScaler语法归一化步骤归一化案例：约会对象数据归一化总结标准化结合归一化来谈标准化sklearn特征化APIStandardScaler语法标准化步骤标准化总结如何处理数据中的缺失值？Imputer语法Imputer流程关于np.nan(np.NaN)特征选
转载
2023-12-31 13:35:23
52阅读
Bayes-GRU-Attention的数据多特征分类预测Matlab实现
分类预测 | Matlab实现LSTM-Multihead-Attention多特征分类预测
原创
精选
2024-06-07 15:38:54
261阅读
# 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
Pytorch 风格迁移0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 风格迁移1.1 概述将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（style transfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。 我们将使用神经
转载
2023-12-01 09:25:14
176阅读
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第23篇，对应第2周第5个视频。“Linear Regression with multiple variables——Features and polynomial regression”前面我们已经学习了多元线性回归，这次视频将学习怎样从多个特征中进行特征选择，以及如何选择回归方程。特征选择还是以卖房子的事情为例，其实我们前面是说房屋面积和售价之间的关系。但是，
转载
2024-01-29 10:39:50
56阅读
一、python中的数据类型之列表
1、列表
列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作二、列表常用操作>切片>追加>插入>修改>删除>扩展>拷贝>统计>排序>翻转 >>> names = ["admin","abc","jack","lily"] #定义列表
转载
2023-11-22 15:13:40
58阅读
