分类属于监督学习的一种，指的是从数据中选出已经分类好的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类的分析方法。比如判断一副图片上的动物是狗还是猫，就属于分类问题，其结果通常为离散值。分类算法中，比较简单也比较常见的是KNN算法，即最邻近分类算法，其核心思想为：在空间距离中，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则认为该样本也属于这个类别。正
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2023-11-18 22:04:26
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11.1 算法抽查在实践之前你并不知道哪种算法对你的的数据效果最好。 你需要尝试用不同的算法去实践， 然后知道下一步的方向。 这就是我说的算法抽查。11.2 算法概述两种线性算法逻辑回归线性判别分析 非线性机器学习算法K近邻算法朴素贝叶斯。分类和回归树 - CART 是决策树的一种支持向量机11.3 线性机器学习算法有个问题， 什么叫线性， 什么叫非线性？其实一般的书里面， 并不是这
## Python分类算法案例
### 引言
在机器学习中，分类算法是一种常见且重要的技术。它可以根据给定的输入数据，将其分为不同的类别或组别。Python是一种功能强大的编程语言，提供了各种分类算法的实现。本文将介绍几种常见的Python分类算法，并给出相应的案例。
### K近邻算法
K近邻算法是一种简单而有效的分类算法。其原理是通过计算样本点与训练集中所有点的距离，选取距离最近的K个
原创
2023-08-16 17:41:46
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深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。准备数据集出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：通常，对于深度学习，我们将训练和测试数据分开。导入所需的软件包Pythonimport pandas as pdimport numpy as npimport picklefrom keras.preprocessing.
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2024-04-17 11:20:57
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问题比较清楚，这是一个按照“房屋类型”和“卧室个数的多少”的双条件汇总问题，即考虑在A和B两个条件下的数据分类汇总问题。该问题在工作中是常见的问题，如果在Excel完成，要依靠数据的预处理和较为复杂的函数来进行。我们先来试算一下，比如，先看第5行，在“RANCH”这个房屋类型下，“BEDROOMS”个数为3的数据记录总共有2条，即第“5”条和第“11”条，其房价分别是“$86,650”和“$89,
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2023-08-11 15:13:27
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可视化混淆矩阵
混淆矩阵是我们用来理解分类模型性能的表格。 这有助于我们理解如何将测试数据分类到不同的类中。 当我们想微调我们的算法时，我们需要了解在做出这些更改之前数据是如何被错误分类的。 有些种类比其他课程更糟糕，混淆矩阵将帮助我们理解这一点。 我们来看看下图：
class 0 。总体而言，52个项目实际上属于
class 0
。如果我们总结第一行中的
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2024-05-09 12:32:18
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一、实验目的和要求 目的： 了解线性分类器，对分类器的参数做一定的了解，理解参数设置对算法的影响。 要求： 1. 产生两类样本2. 采用线性分类器生成出两类样本的分类面3. 对比线性分类器的性能，对比参数设置的结果二、实验环境、内容和方法 环境：windows 7，matlab R2010a内容：通过实验，对生成的实验数据样本进行分类。 三、实验基本原理 感知器基本
**Python分类算法案例**
## 1. 前言
分类算法是机器学习中的重要部分，广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。Python作为一种简洁、易读的编程语言，提供了丰富的库和工具，支持各种分类算法的实现和应用。
本文将以一个简单的示例来介绍Python中的分类算法。我们将使用一个经典的鸢尾花数据集，通过构建一个分类器，来预测鸢尾花的类别。
## 2. 数据集介绍
鸢尾花
原创
2023-09-14 15:17:07
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一直以来，对于机器学习领域，Python都是人们津津乐道的话题，大家知道我们在用python学习机器技术时候，用到的方法内容和一般情况下的是一样的吗？想必，了解过的小伙伴一定是知道有哪些的，不知道的小伙伴也不必担心，如果刚好你正在学习机器技术，那就来看下以下内容，对大家一定有帮助哦~一、KNN算法二、算法过程1.读取数据集2.处理数据集数据 清洗，采用留出法hold-out拆分数据集：训练集、测试
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2023-06-20 13:02:24
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1.var a =3;
a=a-3||a+4;
//就等于以下代码
if(a===3){
a+4}
else{ a-3}2var a;
a=a||3 //判断a 是不是“”，null,flase,0,undefind,null,
//若是就给a赋值给b，若a 是这六个则把3赋值给b3.递归函数function sum(arr, n) {
if(n<=0){
return 0
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2023-07-22 17:34:05
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# 文本无监督分类 Python 案例
在数据科学和自然语言处理（NLP）中，文本无监督分类是一项重要的任务。与有监督学习不同，无监督学习不依赖于标记数据，适用于大规模文本数据的处理。本文将介绍如何使用 Python 进行文本无监督分类，并通过代码示例加以说明。
## 1. 什么是文本无监督分类？
文本无监督分类是指将未标记的文本数据按相似性自动分类到不同的组中。常用的算法有K-means、
原创
2024-10-03 06:02:19
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模型复杂程度 一、常见衡量指标 参数数量（Number of Parameters） 模型包含的可学习参数越多，复杂度越高。 例如： 线性回归：参数个数 = 特征维数 + 1 深度神经网络：每层权重矩阵大小 × 层数 例子：ResNet-18（约1100万参数） vs. GPT-3（1750亿参数） ...
目录现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”决策树决策树求解决策树算法优缺点知识巩固Python实战：决策树判断员工是否适合相关工作拓展学习现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”简历上有什么：个人技能、工作经验、学校学历、期望薪资等任务：根据求职者的相应技能、工作经验、学历背景和薪资要求判断能否安排该求职者面试。决策树一种基于样本分布概率，以树形结构的方式，实现多层判断从而确定目标所属类
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2023-08-29 19:07:15
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class Animal(object):""" 类成员修饰符 xx：公有变量 _xx：单前置下划线，保护变量，类对象和子类可以访问，from somemodule import *禁止导入 __xx：双前置下划线，私有化属性或方法，只有类对象自己能访问，无法在外部直接访问(名字重整所以访问不到) __xx__：双前后下划线，系统定义名字(不要自己发明这样的名字) xx_：单后置下划线，用于避免与
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2024-02-21 12:28:45
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01.根据数据集testSet2.txt,利用sklearn里的Kmeans算法完成聚类分类，并画出图形。import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as plt#载入数据
原创
2022-05-09 21:56:39
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Kaggle上的图像分类（CIFAR 10) 现在，我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决了CIFAR 10图像分类问题。比赛网址是https://www.kaggle.com/c/cifar 10 PyTorch Version: 1.3.0 获取和组织数据集 比赛数据
原创
2021-08-05 17:59:47
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Kaggle上的狗品种识别（ImageNet Dogs） 在本节中，我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog breed identification 在这项比赛中，我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名
原创
2021-08-06 09:49:52
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# PyTorch 多分类案例
在深度学习中，多分类问题是指分类器需要从多个类别中进行选择的情况，例如手写数字识别、图像分类等。本文将介绍如何使用 PyTorch 来实现一个多分类的神经网络模型，并通过示例代码解释每一步的实现。
## 数据准备
首先，我们需要一个数据集。在这个示例中，我们将使用经典的 MNIST 数据集，它包含手写数字（0-9）的图像。这是一个理想的多分类问题，因为我们有
原创
2024-09-17 07:16:49
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文档分类的概念文档分类就是将一篇文档自动指定到几个预定义的文本类别中。向量空间模型文档分类多使用向量空间模型（VSM,vector space model），向量空间模型将文档中提取出若干特征词，按照特征词出现的的频率，将文本转换成空间中的点，通过比较点之间的距离确定文档的类别。机器学习算法机器学习算法分为两个阶段，第一阶段是学习阶段，第二阶段是分类阶段，学习阶段使用训练集构造分类器进行分类朴素贝
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2023-12-27 10:39:00
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一、病人分类的例子让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。症状职业疾病打喷嚏护士感冒打喷嚏农夫过敏头痛建筑工人脑震荡头痛建筑工人感冒打喷嚏教师感冒头痛教师脑震荡现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？根据贝叶斯定理：P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)可得P(感冒|打喷嚏x建筑工人)
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2023-12-13 03:38:00
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