版本Xcode 8.3.2一、分类Category这里称分类（另说类别、类目）。 分类的作用：扩展已有类（包括系统类）的功能。比如给NSString增加一个字符串反转的方法。你可能想到了，用继承也可以增加这个功能。那为什么又搞出个分类呢？不妨来对比一下。1、继承Inherit VS 分类Category继承继承特点： 1）子类可以扩展自己特有的属性（包括新增成员变量），但是不能访问父类的私有成
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2023-09-07 23:50:49
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在机器学习领域中，分类算法是最常用的一种算法，其主要目的是将数据集划分成不同的类别，以便对数据进行分析和预测。在实际应用中，分类算法被广泛应用于文本分类、情感分析、图像识别、信用评级等领域。本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。K-近邻算法（K-N
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2023-11-03 09:53:19
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分治算法一、基本概念在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或
原创
2022-06-20 20:14:46
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基于BoF算法的图像分类图像分类一直是计算机视觉中的一个重要问题，BoF(Bag of features)算法在图像分类中具有着重要的作用。本文旨在介绍BoF算法的基本原理和过程并且给出Python代码的实现：用于解决在Caltech 101数据库上的多分类问题。算法起源起源1：纹理识别纹理(texture)是由一些重复的纹理单元(texton)组成的，如图1所示。我们想要进行纹理的识别，应该关注
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2024-03-29 12:52:53
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【实验名称】 实验：分类算法 【实验目的】 1.了解分类算法理论基础 2.平台实现算法 3. 编程实现分类算法 【实验原理】 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类。 【实验环境】 OS：Ubuntu16.04 PyCharm： 2017.3 【实验准备】 安装实验所需依赖库pip install s
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2024-03-18 09:57:17
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1.KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KN
原创
2022-05-26 01:02:09
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# iOS 分类介绍与示例代码
## 1. 什么是分类？
在 iOS 开发中，分类（Category）是一种扩展现有类的方式。通过使用分类，我们可以向已有的类中添加新的方法，而无需修改原始类的代码。这种方式可以让我们在不改变原始类的情况下，为现有类添加新的行为或功能。
## 2. 分类的语法
在 Objective-C 中，创建分类的语法如下所示：
```Objective-C
@int
原创
2023-08-23 08:50:24
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OS 分类底层是怎么实现的？本文将分如下四个模块进行探究分类的结构体编译时的分类分类的加载总结本文使用的runtime源码版本是 objc4 - 680文中类与分类代码如下//类
@interface Person : NSObject
@property (nonatomic ,copy) NSString *presonName;
@end @implementation Person - (
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2024-06-16 20:04:40
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<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">创建类别和扩展</span>类别 类别是一种为现有的类添加新方法的方式。 利用Objective-C的动态运行时分配机制，可以为现有的类添加新方法，这种为现有的类添加新方法的方式称为类别
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2024-04-10 06:20:23
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马上各种算法竞赛又要开始了，写这篇博客的主要目的是复习和巩固已经学过的算法，而不是从零开始学习新的算法。 所以对于不会对算法内容进行过多的阐述和讲解，而是以代码展示为主，阅读需要有一定的算法基础。二分二分查找（binary search），又称折半查找，是一种搜索算法，适用情况为：有一个区间，有一个判定条件，它们之间满足这样的一个关系：这个区间内存在一个分界点，分界点左边的值均不满足该判定条件，分
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2024-06-23 08:56:00
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决策树是一种很基础而又重要的机器学习算法，是众多更高级算法实现的基础，比较famous的决策树算法有ID3，C4.5和分类与回归树(Classify and Regression Tree)。要理解哪些更高级的算法，对这些决策树算法有个好的理解是very useful的！这篇文章将关注CART的原理与实现！ CART的特点：既是分类树，又可以做回归树！CART是二叉树！原理解析 CART用于分类时
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2024-05-16 09:38:13
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前言：出自于学校课程数据挖掘与分析布置的实验小作业，案例经典，代码注释较全，供大家参考。题目：现有西瓜挑选数据文件：dataset.txt，编程实现朴素贝叶斯算法，并判断有如下特征的瓜是否好瓜：
青绿,稍蜷,浊响,清晰,凹陷,硬滑。实验数据如下： 要求：1、自行采用一种语言编程实现算法（注意：计算条件概率、判别分类等核心算法需自己编程实现）
2、用课堂例子进行正确性检验
3、用户界面友好，要
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2023-08-10 07:02:32
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本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py# 定义一个knn函数，后期方便调用.
class KNN(object):
def __init__(self,k=3): # 定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3
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2023-08-15 12:47:11
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1、选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：#找到最小的元素def FindSmall(list):
min=list[0] for i in range(len(list)): i
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2023-08-10 07:02:42
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分类算法简述一、什么是分类算法数据挖掘任务通常分为两大类：预测任务，根据其他属性的值，预测特定属性的值。描述任务，概括数据中潜在联系的模式（相关性，趋势，聚类，轨迹和异常） 分类属于预测任务，就是通过已有数据集（训练集）的学习，得到一个目标函数f（模型），把每个属性集x映射到目标属性y（类），且y必须是离散的（若y为连续的，则属于回归算法）。二、分类的基本流程1、模型建立 分类过程首先需要将
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2024-02-26 14:25:35
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目录一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义理解K近邻总结KNN⼯作流程二、案例实现 作为机器学习中最基础的算法，KNN在简单分类问题上有其独特的优势，其理念类似于中国的成语“近朱者赤，近墨者黑”，这种将特征数字转化为空间距离判断的方法也是我们认识机器学习世界的第一步。一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义如果⼀个样本在特征空间中
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2024-03-21 22:36:52
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kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集
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2024-08-24 09:48:24
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文章目录一、电影类别分类1.准备电影数据1.1numpy创建数据集2，处理分类问题2.1分类代码二、约会网站配对效果判定1. 收集数据2. 准备数据2.1 从文本文件中解析数据2.2 可视化数据2.3 归一化数据2.4 测试算法：验证分类器2.5 使用算法：构建完整可用系统三、手写数字识别1. 收集数据2. 准备数据：将图像转换为测试向量3. 分析数据总结 一、电影类别分类 k-近邻算法是一种
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2023-10-12 23:24:30
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一、Category的实现原理Category编译之后的底层结构是struct category_t,存储着分类的对象方法、类方法、属性、协议信息Category结构struct _category_t {
const char *name;
struct _class_t *cls;
const struct _method_list_t *instance_method
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2023-10-02 09:43:31
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Category：分类。1、Category的使用场合是什么？答：当需要将一个类拆分的时候使用。2、Category的实现原理？答：Category编译之后的底层结构是结构体struct category_t，里面存储着分类的对象方法、类方法、属性、协议信息。程序运行的时候，Runtime 会将Category的信息合并到类信息中（class类对象、mate-class元类对象），后合并的分类数据
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2023-08-16 21:18:16
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