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；基于判别函数的分类方法使用训练数据估计分类边界完成分类，无需计算概率密度函数。在基于概率密度
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2023-12-14 19:33:59
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对于对老文件的修改,我们都可以在配置文件中得到目标路径.下面我们看看配置文件如何得到.在这各之前,我们提到几个工具方法:
1.取文件名的扩展名,传入文件名,返回扩展名.
/**
*
* @param fileName
* @return
*/
private String getExt(String fileName){
i
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2023-12-25 17:10:39
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TP 自动化技术、计算机技术 [TP-9] 自动化技术经济 TP1 自动化基础理论 TP11 自动化系统理论 &nbs
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2024-09-02 19:12:36
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水果分类：模式识别入门内容：我们有三个苹果样本和三个桔子样本： 苹果：x表示 桔子：o表示 使用Matlab软件用二维图形表示这6个训练样本。 我们拿来一个水果，让计算机自己去判别放在电子称和CCD摄像头下，测得数据为。给出判别的结果，并使用Matlab软件在原图中表示出这个测试样本。方法描述及判别结果 步骤如下： （1）首先将六个训练样本投影到二维特征空间当中。 （2）选择方法 方法一：最小距离
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2023-12-21 10:29:04
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# Java新闻类型分类项目方案
## 项目背景
随着网络信息的飞速发展，每天生成大量的新闻信息。为了便于用户浏览和查找感兴趣的内容，构建一个新闻类型分类系统显得尤为重要。本文提出一个基于Java的新闻分类项目方案，以帮助实现高效、准确的新闻分类功能。
## 项目目标
本项目旨在开发一个Java应用程序，能够自动识别不同类型的新闻（如体育、科技、政治、娱乐等），并进行相应的分类。系统将采用
在R语言中，分类条件的编写是数据分析中一个非常重要但也常常让人头疼的部分。为了帮助大家更好地理解并掌握这一技能，我将通过一个具体的案例来细致地分析这一过程，力求让每一位读者都能轻松应对类似挑战。
### 问题背景
我们在进行数据分析时，常常需要将数据进行分类，以便进行后续的分析和可视化。比如，我们有一个关于顾客消费记录的数据集，想根据每位顾客的消费金额对其进行分类，使后续的市场分析能更有针对性
其实我第一次听到朴素贝叶斯分类器时，又看到一大堆的公式，下意识地以为很难。随着后来阅读了一些文献，便觉得不那么难了。可是随着了解的深入，又发现我以为的并不总是我以为的，一些细节处还是没想明白。在这里对朴素贝叶斯作一个总结。首先，亮一下贝叶斯定理： Ｐ(c|x) ＝ P(x|c)P(c)/P(x)代入一个具体的分类问题中，c代表类别，x代表特征。那么现在的情况是，给你一堆训练数据，训练一个朴素贝叶
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2023-11-11 21:32:21
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前提引入:高级语言java,c#等,都采用了垃圾回收机制,而c,c++这种是用户自己管理维护内存的方式,极其自由,可以任意申请内存,但如同一把双刃剑,为大量内存泄漏,悬空指针bug埋下隐患python采用的是以引用计数机制为主,标记清除和分代回收为辅的策略引用计数机制:python中处处皆对象,他们的核心就是一个结构体:PyObjecttypedef struct_object {
in
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2024-02-21 13:14:45
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原在python sklearn使用 SVM做分类SVC（C-Support Vector Classification）实现基于libsvm,台湾大学林智仁教授团队开发的一个库。支持多分类。1. SVM二分类>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
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2023-11-08 18:21:42
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你已经知道怎样定义神经网络，计算损失和更新网络权重。现在你可能会想，那么，数据呢？通常，当你需要解决有关图像、文本或音频数据的问题，你可以使用python标准库加载数据并转换为numpy array。然后将其转换为 torch.Tensor。对于图像，例如Pillow，OpenCV对于音频，例如scipy和librosa对于文本，原生Python或基于Cython的加载，或NLTK和SpaCy针对
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2023-07-06 13:45:42
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目录内容:情景带入:使用Python实现线性分类器内容:1. 建立机器学习算法的直觉性2. 使用Numpy, Pandas, Matplotlib读取数据,处理数据,可视化数据.3. 使用python实现一个线性分类器 情景带入:我们将输入的信号与对应的权值进行乘法运算,得到的结果进行加法运算,得到输出结果.通过对比输出结果与阈值的相对大小,对数据进行分类.这就是经典的二分类问题.我们用
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2023-08-14 22:43:12
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#感知器逻辑：一个二值分类问题，分别记为1(正类别)和-1（负类别）.定义激励函数z=wx (w为权值，x为输入值)，当Z大于阈值时为1类，否则为-1类 #用Python实现感知器学习算法。步骤：1、将权重初始化为0或一个极小的随机数 2、迭代所有训练样本，计算出输出值Y,更新权重。 import numpy as np class Perceptron(object): #class 创建类 d
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2023-10-24 00:12:53
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【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？目录：一．数据二．训练一个图像分类器1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集2. 定义一个卷积神经网络3. 定义一个损失函数4. 在训练样本数据上训练网络5. 在测试样本数据上测试网络三．在GPU上训练四．在多个GPU上训练五．还可以学哪些？一、 数据通常来说，
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2024-08-22 13:34:29
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作者 | 荔枝boy【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？目录：一．数据二．训练一个图像分类器1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集2. 定义一个卷积神经网络3. 定义一个损失函数4. 在训练样本数据上训练网络5. 在测试样本数据上测试网络三．在GPU上训练四．在多个GPU上训练五．还可以学哪些？
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2023-12-29 18:39:43
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我们常常遇到一些这样的名词，比如说SVM（支持向量机），贝叶斯，k临近法。这些都是分类器，去查找这些名词时，你会找到一大推的数学公式，这瞬间劝退我这种数学不是太好的人，下面简单谈一下我的理解；书上定义：在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。什么意思：我们从一个简单的k临近法来说，也就是我们的KNN算法；其原理很简单，就是取一个点，找到离这个点最近的n
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2023-07-08 17:43:08
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在数据科学和机器学习的领域中，朴素贝叶斯分类器因其实现简单和效率高而广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。在这个博文中，我们将重点学习如何在Java中实现朴素贝叶斯分类器，并逐步解析整个过程。
## 问题背景
近年来，数据分析和机器学习的需求不断增长，尤其是在自然语言处理领域。朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，可以通过以下的数学模型进行表示：
\[
P(C|X) = \f
计数器是一种常见的数据结构，用于记录和管理某个变量的数量。在Java中，可以使用多种方式来实现计数器，包括使用原子变量、使用锁等。下面将介绍一种基于原子变量的计数器的实现方法。
首先，我们需要引入Java中的`AtomicInteger`类，该类提供了原子操作的整数变量。我们可以使用`AtomicInteger`作为计数器的底层数据结构。
```java
import java.util.co
原创
2023-12-25 04:25:57
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# Java计数器的实现
## 介绍
计数器是一个常见的功能，在很多应用中都会用到。它用于记录某个事件发生的次数，通常用于统计、监控等场景。在Java中，我们可以使用各种方式来实现一个计数器。本文将介绍一种基于Java语言的计数器实现方法，并提供相关的代码示例。
## 计数器的需求分析
在开始编写计数器的代码之前，我们需要先明确需求。计数器通常包含以下几个功能：
1. 初始化计数器：将计数器
原创
2023-08-27 04:28:30
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# Java触发器的编写与实际案例
在现代软件开发中，数据库是不可或缺的一部分，而触发器则是实现数据库自动化管理的重要工具之一。触发器允许在特定的数据库事件（如插入、更新或删除记录）发生时自动执行某些操作。本文将通过一个实际的案例，展示如何在Java中编写数据库触发器，并解决一个实际问题，最终提高我们的开发效率。
## 一、触发器的基本概念
触发器是一种特殊的存储过程，绑定到表或视图上，当特
Effective Item - 考虑用静态工厂方法代替构造器我们有两种常见的方法获得一个类的实例:公有的构造器提供静态工厂方法(static factory method) 相对公有的构造器，静态工厂方法有以下几大优势。优势1.静态工厂方法的名称，因此比构造器更准确地描述返回的实例。 比如BigInteger.probablePrime方法：public static BigInteg
