3.1 分类问题实例对垃圾邮件进行检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/浦东邮件流程（人）标注样本邮件为垃圾/普通（计算机）获取匹配的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，自动识别其类型特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符：%&*正文包含：现金、领取等等其他分类问题图像分类数字识别考试通过预测概念根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类分
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2023-06-28 00:27:50
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# 多种分类模型比较的完整指南
在机器学习的实践中，比较多种分类模型对于选择合适的算法非常重要。本文将通过步骤详尽的方式引导你如何在Python中实现多种分类模型的比较。我们将会使用多个分类模型，对同一个数据集进行训练，并最终比较它们的性能。
## 流程概述
在进行代码实现前，首先我们来概述一下整个流程，以便于理解每一步的任务。
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【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等； 2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-08-25 14:25:25
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函数或者分类模型将数据集映射到某一个给定的类别中，它是模式识别的核心研究内容，关系到其识别的整体效率，广泛应用于各个研究领域。概念： 模式分类是通过构造一个分类函数或者分类模型将数据集映射到某一个给定的类别中，它是模式识别的核心研究内容，关系到其识别的整体效率，广泛应用于各个研究领域。( SVM) 、BP 神经网络、K 近邻( KNN) 、朴素贝叶斯( Naive Bayes) 、线性判别分析(
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2023-11-02 11:14:01
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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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1 textCNN原理textCNN最早在2014年由纽约大学的Yoon Kim提出（作者就他自己一个人），论文题目Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，在文中作者用精炼的语句介绍了使用卷积神经网络进行文本分类任务的原理和网络结构，并用7个数据集证明了模型的泛化能力。如下图所示是textCNN与其他模型在MR,SST-1
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2024-06-07 11:36:18
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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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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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数学建模（9）分类模型也就是逻辑（logistic）回归或者fisher判别逻辑回归y≥0.5事件发生y<0.5事件不发生所以需要找到一个函数值域在[0,1]之间比如标准正态分布的累计密度函数（称为回归）和函数（称为回归）常用逻辑回归，因为积分不方便。一般用就是之前的线性回归的过程这里的函数叫做连接函数我的理解就是把线性回归之后的结果，再从函数里面过一遍，然后达到了把值域控制在[0,1]之间
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2023-10-11 10:30:29
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Logistic回归分类模型的应用①自定义绘制ks曲线的函数import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
font = {
'family': 'FangSong',
'weight': 'bold',
'size': 12
}
matplo
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2024-05-17 15:18:07
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【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等； 2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-08-30 23:15:56
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使用流程及应用展示：1. 选择图片：控制台版本从命令行输入当直接回车时将读取默认路径图片（./assets/生活照-武.jpg）,相对路径是从打开程序的文件夹开始的，若输入路径无效或不可读将继续询问输入GUI 从文件浏览器选择也可以直接在输入框输入，当确认选择后点下一继续2. 选择分类基准点控制台在命令行输入输入格式为’x, y’，即输入横坐标加逗号加纵坐标，前后及坐标逗号间空格均无严格要求，回车
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2023-10-10 06:34:47
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分支语句1.比较运算符1.1 比较运算比较运算是发生在两个同类型数据间的一种操作，比较运算是使用固定的比对规则对两个数据进行比对，如果比较运算式子成立得到结果True,如果不成立，得到结果False1.2 常用比较运算符符号 说明 = = 判断两个操作数的值是否相等，成立为True ! = 判断两个操作数的值是否不相等，成立为True > 判断左操作数是否大于右操作数，成立为True <
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2024-04-11 20:53:34
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除了上篇博客提到的决策树与剪枝、bagging与随机森林、极端随机树、Adaboost、GBDT算法外，还有以下几种算法：目录1 KNN2 贝叶斯分类3 逻辑回归4 SVM1 KNNKNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的某个（些）属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本对应属性的值。优点一、 简单、有效。 二、 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的
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2023-12-29 19:03:11
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1. 线性回归：知识点：平方损失函数（用来评估评为 i 的样本误差)优化函数-随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（analytical solution）。 线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。 然而，大多数深度学习模型并没有解析解，只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。这类解叫作数值解（numeri
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2024-06-19 07:30:29
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作为计算机专业的学生，主要学习的是c++。在大二选修了python，如今过去了一年，可以说这一年里python对我来说用处颇多。下面就列举一下我学习python到现在都用它来做了什么。1. 学python的过程用来做题众所周知一堂没有课后作业的课不是好课(狗头)。而我们的python课作为一堂好中好的课，作业自然是不少。在学python的半个学期里，主要解决的问题一般是类似找出1～100里的勾股定
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2024-06-06 10:32:04
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一、模型评价的意义在完成模型构建之后，必须对模型的效果进行评估，根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。评价一个模型最简单也是最常用的指标就是准确率，但是在没有任何前提下使用准确率作为评价指标，准确率往往不能反映一个模型性能的好坏，例如在不平衡的数据集上，正类样本占总数的95%，负类样本占总数的5%；那么有一个模型把所有样本全部判断为正类，该模型也能达到95%的准确率，但
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2023-11-06 19:24:09
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