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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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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在java的学习和使用当中，总是会遇到各种各样的问题，这就要求我们对于java知识点的把握十分到位，并且可以熟练运用。今天就来为大家介绍在java中泛型集合算法以及其他集合的具体内容。一起来看看吧。首先来看一下泛型集合算法，主要包括下面这些内容。一、排序对列表元素排序，代码如下所示：static > void java.util.Collections.sort(List elements
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2023-10-17 17:31:22
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监督学习多用来解决分类问题，输入的数据由特征和标签两部分构成。我们由浅入深地介绍一些经典的有监督的机器学习算法。这里介绍一些比较简单容易理解的处理线性分类问题的算法。线性可分&线性不可分首先，什么是线性分类问题？线性分类问题是指，根据标签确定的数据在其空间中的分布，可以使用一条直线（或者平面，超平面）进行分割。如下图就是一个线性分类问题。这样的问题也叫做线性可分的。当然，也存在着许多线性不
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2023-07-06 20:24:53
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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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基于C++的朴素贝叶斯分类器github链接 使用c++编写的朴素贝叶斯分类器，其中似然中的离散分量，以及先验概率使用拉普拉斯平滑，连续分量为正态分布。警告，此代码仅为初学学习之用，请勿用作任何工程项目！一、跑起来方式一使用vscode+cmake插件或者Clion打开目录。然后直接编译运行。方式二1、确保安装cmake环境，没有请先装cmake。 2、在工程目录下键入：mkdir build
c
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2023-12-01 11:29:02
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线性分类器 如上图所示，这是二维空间中的一个数据集，如果他正好能够被一条直线分成两类，那么我们称它为线性可分数据集，这条直线就是一个线性分类器。在三维空间中，如果数据集线性可分，是指能够被一个平面分为两类。 在一维空间中，所有的点都在一条直线上，如果线性可分。可以理解为它们能够被一个点分开。这里的直线、平面、点被分为决策边界。一个 m 维空间中的数据集，如果能够被一个超平面一分为二，那么这个数据集
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2023-12-27 15:19:03
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贝叶斯公式公式描述：公式中，事件Bi的概率为P(Bi)，事件Bi已发生条件下事件A的概率为P(A│Bi)，事件A发生条件下事件Bi的概率为P(Bi│A)。朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。是一种贝叶斯分类算法中最简单、最常用的一种分类算法。分类算法的任务就是构造分类器。通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：P( Category | Document) =
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2024-01-08 17:52:11
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在编写线性分类器之前，我们先来了解一下什么是线性函数。线性函数 当我们想把输入x转化为标签y的时候，比如，把图像分类成数字，我们会推导出一个函数 y=Wx+b。 x将是我们的像素值列表，y将是对数，对应每一个数字。让我们来看看y = Wx，其中权重W确定x在预测每个y时的影响。 y = Wx允许我们绘出一条直线将数据对应到各自的标签。 然而，这条线必须通过原点，因为当x等于0，y也等于0。我们希望
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2023-12-24 14:35:39
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第五篇 Java垃圾回收相关算法 - 应用阶段 文章目录第五篇 Java垃圾回收相关算法 - 应用阶段前言一、分代收集算法1.概述2.基本思想3.例子二、增量收集算法1.概述2.基本思想3.缺点三、分区算法1.概述 前言前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。一、分代收集算法1.概述分代收集算法，是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。因
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2024-07-08 22:13:39
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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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一、分类学习概述1、分类方法的定义：分类分析的是根据已知类别的训练集数据，建立分类模型，并利用该分类模型预测未知类别数据对象所属的类别。2、分类方法的应用：模式识别（Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。模式识别的目标往往是识别，即分析出待测试的样本所属的模式类别预测，从利用历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进
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2024-03-03 07:55:10
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文章目录分类算法之k-近邻定义计算距离公式sklearn k-近邻算法APIk近邻算法实例-预测入住位置数据的处理实例流程k值k近邻
原创
2020-10-12 22:25:01
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# 分类算法在Java中的应用
分类算法是机器学习中的一种重要技术，广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域。它的主要目标是将输入数据分配到事先定义好的类别中。在不同的应用场景中，选择合适的分类算法至关重要。本文将介绍几种常见的分类算法，并通过Java示例来展示其基本实现。
## 常见分类算法
1. **决策树（Decision Tree）**
决策树通过一系列规则将数据分解成更小的部分
# Java分类算法实现
## 概述
在本文中，我将教你如何使用Java实现分类算法。分类算法是机器学习中的一种重要方法，用于将数据集根据一些特定的特征划分为不同的类别。本文将介绍分类算法的整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 分类算法流程
下表展示了实现分类算法所需的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | **数据预处理** 在开始之前，我们需要对数
原创
2023-08-04 17:19:20
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1、基本知识全概率公式：Bi是样本空间的划分，A代表一个事件 贝叶斯公式：朴素贝叶斯分类：想象成一个由果索因的过程，一般日常生活中我们常常容易求得的是P( B | A）而真正应用时，P( A | B)更具有现实意义，就比如A代表得肺癌，B代表长期吸烟，根据病人吸烟的概率去求得患癌症的概率时更有意义的。所以在使用朴素贝叶斯进行分类时，B代表类别，就需要求出最大的 p(B | A)综上：y为
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2024-03-31 08:29:00
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贝叶斯分类器是基于概率计算的一种分类器，即测试特征分别算属于每个类别的概率，它里面也包含很多算法，比如，朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、EM算法等等。这里主要说朴素贝叶斯。 贝叶斯公式：，对于分类也就是。因为计算时，分母都一样，所以可以不用计算，故难点在于算右边分子P（特征|类别）。朴素贝叶斯之所以叫朴素，因为它这里做了两个假设来简化P（特征|类别）的计算。假设：所有特征是独立的，即相互之间的概率
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2024-06-28 10:20:05
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目录一、朴素贝叶斯概念1.1条件概率1.2 全概率公式1.3贝叶斯推断 二、贝叶斯分类器简单应用举例三、利用朴素贝叶斯进行垃圾邮件过滤 3.1、将本文切分成向量，存放到列表中，并对词汇向量进行分类标注3.2、创建一个词汇表，并将切分好的词条转换为词条向量。3.3、通过词条向量训练朴素贝叶斯分类器3.4、训练好分类器，接下来，使用分类器进行分类。3.5、垃圾邮件分类测试四 总结4
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2024-04-18 14:58:31
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什么是贝叶斯分类器：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 通过p(B|A)(先验概率)、p(A)、p(B)来计算p(A|B)的过程。 但是，他还是和公式有一个区别就是他还要完成比较的任务从而选出一个最优的。 官方解释： 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，
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2024-04-25 13:33:52
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目录现实问题：“物以类聚，人以群分”一.KNN算法概述二.KNN算法介绍K近邻分类模型算法步骤距离计算方式KNN分类图K值选择三.KNN特点KNN算法的优势和劣势知识巩固Python实战：KNN数据分类拓展学习现实问题：“物以类聚，人以群分”同类的东西常聚在一起，志同道合的人相聚成群一.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KNN算法是有监督学习中
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2024-08-19 21:42:58
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