weka提供了几种处理数据的方式，其中分类和回归是平时用到最多的，也是非常容易理解的，分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型。这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上，从而进行数据的预测。就是通过一系列的算法，将看起来本来分散的数据，给划分成一个个不同的类，我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别，后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别，从而进
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2023-12-29 21:00:11
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概述在PyTorch中构建自己的卷积神经网络...
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2019-11-06 16:41:00
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TF-IDF（Term Frequency – Inverse Document Frequency）TF-IDF是一种用于信息检索（Information Retrieval）与文本挖掘（Text minning）的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，也是建立在向量空间模型理论中的一种统计技术。字词的重要性随着它在文件中出
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2023-08-03 17:28:07
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利用python进行数据分析，需要了解一些基本的方法，比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下： 回归分析：线性回归、逻辑回归 基本的分类算法：决策树、随机森林、朴素贝叶斯…… 基本的聚类算法：k-means…… 特征工程基础：如何用特征选择优化模型 Python 数据分析包：scipy、
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2023-07-02 23:06:50
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在日常生活中总是有给图像分类的场景，比如垃圾分类、不同场景的图像分类等；今天的文章主要是基于图像识别场景进行模型构建。图像识别是通过 Python深度学习来进行模型训练，再使用模型对上传的电子表单进行自动审核与比对后反馈相应的结果。主要是利用 Python Torchvision 来构造模型，Torchvision 服务于Pytorch 深度学习框架，主要是用来生成图片、视频数据集以及训练模型。模
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2023-08-01 17:50:15
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二、对偶问题1、优化问题的类型（1）无约束优化问题： 求解方法：求取函数f(x)的导数，然后令其为零，可以求得候选最优值，再在这些候选值中验证；如果是凸函数，可以保证是最优解。（2）有等式约束的优化问题： 即把等式约束hi(x)用一个系数与f(x)写为一个式子，称为拉格朗日函数，而系数称为拉格朗日乘子。通过拉格朗日函数对各个
# 初学者指南：如何用Python建立模型
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python建立模型感到困惑。别担心，这篇文章将带你一步步了解整个过程。我们将从基本的流程开始，然后详细解释每一步需要做什么，以及需要使用的每一条代码。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定问题和目标 |
| 2 |
原创
2024-07-24 08:18:31
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# Python模型建立简介
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据科学和机器学习领域。在Python中，我们可以使用各种库和框架来构建和训练各种机器学习模型。本文将介绍如何使用Python建立一个简单的线性回归模型。
## 什么是线性回归模型？
线性回归是一种用于建立连续数值预测模型的方法。它通过寻找最佳拟合线来建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的关系。线性回
原创
2023-08-01 17:08:27
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一、什么是模块？Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。（模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。）简单的说：模块就是包含函数（对象）的文件。二、为什么要创建模块？首先，直接回答这个问题，为什么要创建和使用模块？———为了更好的共享代码，即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
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2023-08-09 15:46:08
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算法优劣优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。缺点理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用
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2023-08-06 10:30:47
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深度学习框架搭建模版 文章目录深度学习框架搭建模版一、框架搭建四部曲1.导入包2.定义类和函数3.定义网络层4.实例化网络二、完整代码三、运行结果 一、框架搭建四部曲1.导入包首先是导入包因为使用的是pytorch框架所以倒入torch相关包，summary是可以获得自己搭建模型的参数、各层特征图大小、以及各层的参数所占内存的包作用效果如p2；安装方法：pip install torchsumma
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2023-09-14 23:50:07
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聚类分析在数据挖掘领域中非常活跃的领域之一，因为随着大数据时代的到来，相应的数据处理模型急需面世。聚类分析作为一种无监督机器学习方法，在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,例如金融分析、医学、生物分类、考古等众多领域。当然简单的聚类分析应用于我们数学建模比赛中是完全没有问题的。但是小编还是想具体介绍一下聚类分析的背景以及前景。因为小编认为这个模型的突破完全可以让人类步入新的纪元。虽然现有的聚
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2023-10-03 22:43:37
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首先还是推荐大家去tensorflow官网去看一下，或者中文社区的tensorflow官网 如何用Python搭建一个简易的多分类模型 首先大家得先安装上tensorflow，版本是1.4.1的，我用的Python版本是3.6的，高版本是潮流了，其他的配置包是anaconda3.6上的 假设我有个test.csv文件，这个文件是2706维度的，其中2704维度是特征，2维度为label，就是个二分
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2023-08-18 13:07:06
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多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题，而解决二分类问题的方法有很多。这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN（artificial neural network）来解决多分类问题。这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集（iris flower dataset）。1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似，需要将类别
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2024-03-12 17:49:03
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文章目录写在前面的话样本实现分类结果 写在前面的话主要使用了PCA相关特征和平面拟合残差对点云进行分类。 主要是对该博主文章的复现（在此致谢，如有侵权请联系我），使得整体代码更加紧凑，方便阅读和理解。 点云特征计算主要借助于open3d，点云分类主要借助于sklearn。 得益于sklearn的优秀的接口设计，sklearn机器学习分类步骤大同小异。其主要步骤： 0预处理：将所有点云去掉地面点，
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2023-08-21 18:28:55
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# 使用Python建立AIC模型的简明指南
在数据科学和机器学习的领域中，准确性、复杂性以及模型的解释性是我们进行模型选择时必须考虑的三个主要因素。AIC（赤池信息量准则，Akaike Information Criterion）提供了一种衡量统计模型的相对质量的方法。通过考虑模型的复杂性和枢纽的拟合度，AIC帮助我们选择最佳模型。
## 什么是AIC？
AIC是由日本统计学家赤池弘次提出
原创
2024-09-07 04:51:06
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# 使用 Python 建立 SARIMA 模型的详细指南
在时间序列分析中，SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）是一种强大的模型，用于预测带有季节性周期的数据。本文将带您逐步学习如何在 Python 中建立一个 SARIMA 模型。
## 整体流程
以下是建立 SARIMA 模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 准备
# Python无法建立模型：原因、技巧与示例
在机器学习和数据科学领域，Python广泛用于建立各种模型。然而，出现“无法建立模型”的情况也时有发生，可能是由于多种原因，包括数据问题、库的使用方法不当，或模型选择错误等。本文将探讨造成这一问题的常见原因，并提供一些解决方案和示例代码。
## 一、常见的模型建立问题
### 1. 数据问题
在建立模型之前，数据是最重要的基础。数据问题通常包
文章目录项目背景读取数据数据分析分析 Recent分析 Frequency分析 MountRFM模型分位数分层自定义分层定义客户标签数据可视化结论源码地址 本文可以学习到以下内容：RFM 模型的原理及代码实现使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据使用 dropna 删除含有缺失数据的行使用 to_datetime、map 方法计算距离用户上次消费所过去的天数使用
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2023-12-19 21:49:39
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本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。感兴趣的朋友跟随小白一起看看吧 点击率预估模型0.前言本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来
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2023-10-07 17:45:42
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