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
软考案例分析分类及相关探讨
在软件行业，软考（软件水平考试）是衡量从业人员专业能力和知识水平的重要途径。其中，案例分析是软考中的一大关键部分，它要求考生能够针对实际情境进行深入分析，提出合理的解决方案。本文将围绕软考案例分析的不同分类进行探讨，旨在帮助考生更好地理解和应对这一考试内容。
一、项目管理类案例分析
项目管理类案例在软考中占据重要地位。这类案例通常涉及项目启动、规划、执行、监控和收
原创
2024-04-03 16:14:01
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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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在软件行业，软考（软件专业技术资格和水平考试）是衡量一个专业人员技能水平的重要标准。而在软考中，案例分析分类题常常成为考生们关注的焦点。这类题型不仅要求考生具备扎实的理论知识，更要求他们能够将理论与实践相结合，对实际问题进行深入剖析和分类解决。
首先，我们来探讨软考案例分析分类题的特点。这类题目通常会给出一个具体的软件项目案例，其中涉及项目管理、需求分析、系统设计、测试维护等多个方面。考生需要根
原创
2024-05-16 10:04:28
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代码及数据集下载：决策树 关于回归树与分类树的详解可以查看分类与回归决策树详解ID3，C4.5，CART，Python实现 决策树通常在机器学习中用于分类。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：数值型和标称型。 1.信息增益 划分数据集的目的是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章数据的
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2024-06-28 10:45:29
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当因变量数据类型为分类变量时，线性回归不再适用，应当做logistic回归。根据因变量分类水平的不同，具体包括二项logistic回归、多项logistic回归和有序logistic回归。1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍现收集到银行贷款客户的个人、负债信息，以及曾经是否有过还贷违约的记录，试分析是否违约的相关因素，并构建模型用于贷款违约风险预测。（数据来源：SPSS自带案例数据集）数据上
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2023-10-13 09:14:38
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## 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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编写程序时，错误的出现可能会导致整个程序的崩溃。为了降低这种错误带来的损失，我们希望程序能够检测错误，处理他们，然后继续运行，这就是异常处理。在学习Python的过程中，掌握异常处理，对学习者来说是一个相对基础性的要求。Python有两种错误很容易辨认，即语法错误和异常。Python的语法错误或者称之为解析错，是初学者经常碰到的，如下实例：>while True print('Hello w
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2023-11-23 10:51:32
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第一题： 编写代码读取网址”http://www.python.org”内容，并将起始的的一百个字符输入到文件a.txt中。import urllib.request #导入urllib.request模块
url=urllib.request.urlopen('http://www.python.org') #打开网址
p=url.read(100).decode() #截取前100个字符
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2023-08-20 21:41:29
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根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模型、离群点检测等模型。首先介绍一下分类与预测模型。一、分类预测模型实现过程分类模型主要是预测分类编号，预测模型主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。分类和预测的实现过程类似。以分类算法为例，分类算法主要有两步：第一步是学习步，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型，得到分类规则；第二步是分类部，先用已知的测试样本
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2023-09-18 20:58:03
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前言目前网络上已经有大量的文本数据存在，并且每天还有越来越多的文本以电子邮件、社交媒体帖子、聊天内容、网站和文章的形式生成。这些文本都是丰富的信息源。但由于文本的非结构化性质，理解和分析它们是非常困难和耗时的。因此，大多数公司无法利用这一宝贵的信息来源。而这正好是文本分类等自然语言处理（NLP）的用武之地。什么是文本分类？文本分类，也称为文本分组或文本标记，是将文本文档分配给一个或多个类别的过程。
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2023-08-18 19:54:04
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机器学习的常规任务之一是比较多种不同分类算法模型的优劣。在前两篇文章中，我们介绍了六种分类模型，对应文章分别为：Python机器学习10：机器学习中的六种分类算法及实现（上）Python机器学习11：机器学习中的六种分类算法及实现（下）本文将会综合运用上述六种分类算法解决同一个任务问题，并比较上述文章中提及的六种算法好坏。上述六种算法主要采用Python机器学习库scikit-learn来实现。你
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2023-08-09 15:40:53
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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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在已知相互独立的特征
原创
2023-06-01 16:33:47
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案例分析：传统的出行行为研究主要集中在因素对于出行者行为的影响程度分析，利用多元logistic回归模型结果分析单一因素或特定情境下的方式选择行为变化。本案例侧重于研究多因素协同作用下的居民出行选择行为，通过建立多元logistic回归模型分析对出行者选择交通方式具有显著影响的因素，定量显示各影响因素的影响程度大小以及各类出行者的选择意向变化率。通过计算各类人群的交通方式选择概率，从而根据交通环境
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2023-11-26 09:25:49
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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
软考案例分析分类及相关探讨
在软件行业，软考（软件水平考试）是衡量专业人员在软件工程和相关领域技能与知识水平的重要途径。案例分析作为软考中的关键部分，旨在检验考生对实际问题的解决能力。本文将深入探讨软考案例分析的几种主要分类，并分析各类案例的特点与应对策略。
一、需求分析与管理类案例
需求分析与管理是软件开发项目的基石。在此类案例分析中，考生通常面临的是需求不明确、变更频繁或沟通不畅等问题。
原创
2024-02-28 18:29:20
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最近在读《R语言与网站分析》，书中对分类、聚类算法的讲解通俗易懂，和数据挖掘理论一起看的话，有很好的参照效果。然而，这么好的讲解，作者居然没提供对应的数据集。手痒之余，我自己动手整理了一个可用于分类算法的数据集（下载链接：csdn下载频道搜索“R语言与网站分析：数据集样例及分类算法实现”），并用R语言实现了朴素贝叶斯、SVM和人工神经网络分类。数据集记录的是泰坦尼克号乘客的存活情况。数据集包括乘客
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2023-08-30 16:21:04
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