# Python分类算法实例
## 引言
在机器学习中，分类算法是一种常用的技术，用于将数据集中的样本划分为不同的类别。这些算法可以应用于各种领域，如文本分类、图像识别、垃圾邮件过滤等。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多用于实现分类算法的库和工具。在本文中，我们将通过一个具体的实例来介绍几种常用的Python分类算法。
## 实例背景
我们假设有一个电子商务网站，需要根据用户的
原创
2023-08-10 19:02:31
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BlendMask通过更合理的blender模块融合top-level和low-level的语义信息来提取更准确的实例分割特征，该模型效果达到state-of-the-art，但结构十分精简，推理速度也不慢，精度最高能到41.3AP，实时版本BlendMask-RT性能和速度分别为34.2mAP和25FPS，并且论文的优化方法很有学习的价值，值得一读论文:BlendMask: Top-Down M
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2024-04-25 10:49:30
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在 Python 中，实例的分类通常是指将一个对象从一个类切换到另一个类。Python 不允许直接更改对象的类，但有一些间接方法可以实现类似的效果。
贝叶斯定理可以将公式改写为c表示一个分类,f表示属性对应的数据字段这里举个例子,c代表苹果,f代表红色P(苹果|红色)=P(红色|苹果)XP(苹果)/P(红色)通过苹果是红色的条件概率可以得到红色是苹果的条件概率通过先验概率可以算出后验概率一个果子是苹果的概率为0.3 P(c)=0.3一个果子是红色的概率为0.2 P(f)=0.2苹果是红色的概率为0.7 p(f|c)=0.5根据公式可
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2023-12-14 02:53:49
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朴素贝叶斯分类器是分类算法的一种，它背后的原理是经典的贝叶斯定理，是一种采用对联合概率P(X,c)建模来获取目标概率值的方法。 下面首先介绍一下预备知识。 先验概率和后验概率 先验概率通俗的讲就是对于一个概率事件，我们事先会基于自己已有的知识，对这个概率事件发生的概率有一个预先的估计，这个估计没有参考事件本身，只是根据了已有的经验。举例
Categoricals是pandas的一种数据类型，对应于统计学中的Categorical variables（分类变量），分类变量是有限且固定的可能值，例如：gender（性别）、血型、国籍等，与统计学的Categorical variables相比，Categorical类型的数据可以具有特定的顺序，例如：按程度来设定：‘强烈同意’与‘同意’，‘首次观察’与‘二次观察’，但是不能按数值来进行
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2024-09-22 07:55:22
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一、KNN分类器1.初始化函数init(k=5)2.距离函数euclidean_distance(one_sample,X_train)3.获取标签函数get_k_neighbor_labels(distances,y_train,k)4.投票函数vote(one_sample,X_train,y_train,k)5.预测函数predict(X_test,X_train,y_train)6.计算
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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决策结构要求程序员指定一个或多个条件进行评估计算，或由程序进行测试，以及一条或多条语句将被执行，如果条件被确定为真实的；如果条件被确定为假可选的其他语句执行。以下是在大多数编程语言中的一个典型的决策结构的一般形式为：Python编程语言的假定任何非零和非null为true，如果是零或null，则假定为false值。Python编程语言提供了以下几种类型的决策语句。查看其详细信息。语句描述if 语句
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2023-11-26 13:52:54
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生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。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
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2024-01-16 14:33:33
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之前的几篇博文，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树、线性回归、岭回归，无一例外都是区别于分类算法，用来处理和预测连续型标签的算法。然而，逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，要先从线性回归开始。线性回归是机器学习中最简单的回归算法，对任意样本，它写作一个几乎人人熟悉的方程： ω被统称为模型的参
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2024-07-26 13:59:43
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K邻近算法（KNN）一、算法思想二、KNN类KNeighborsClassifier的使用三、KNN分析红酒类型3.1红酒数据集3.2红酒数据的读取3.3将红酒的数据集拆分为训练和测试集3.4KNN算法分析总结 一、算法思想KNN分类算法是最近邻算法，字面意思就是寻找最近邻居，由Cover和Hart在1968年提出，它简单直观易于实现。下面通过一个经典例子来讲解如何寻找邻居，选取多少个邻居。图中
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2024-05-04 19:18:21
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1. 从案例中说起一个有关电影分类的例子：这是一个根据打斗次数和接吻次数作为特征来进行类型的分类。最后一条的记录就是待分类的数据。KNN这个分类过程比较简单的一个原因是它不需要创建模型，也不需要进行训练，并且非常容易理解。把例子中打斗次数和接吻次数看成是x轴和y轴，那么就很容易建立一个二维坐标，每条记录都是坐标中的点。对于未知点来说，寻找其最近的几个点，哪种分类数较多，未知点就属于哪一类。2. 算
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2024-06-13 05:41:41
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1.算法概要k-NearestNeighbor分类算法，顾名思义，找到K个与待测数据最近的样本数据，根据K个样本类别情况来判断待测数据的类别。为什么可以这样？相近的物体往往具有一些共性，例如，在学校里一般成绩比较好的学生都喜欢坐在一起，而有些成绩较差的往往也喜欢玩到一块去。KNN算法有三个步骤： 1.算距离：计算待测数据到每个样本数据的距离 2.找邻居：选出K个距离最近的样本数据 3.做分类：在前
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2024-04-17 11:39:37
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目录一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义理解K近邻总结KNN⼯作流程二、案例实现 作为机器学习中最基础的算法，KNN在简单分类问题上有其独特的优势，其理念类似于中国的成语“近朱者赤，近墨者黑”，这种将特征数字转化为空间距离判断的方法也是我们认识机器学习世界的第一步。一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义如果⼀个样本在特征空间中
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2024-03-21 22:36:52
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PaddleClas全流程文档（三）：主要介绍Windows下如何C++编译，如何使用cmake生成sln解决方案，编译出exe预测程序文件，以及dll库，用于python和C#调用预测项目地址：PaddleClas全流程文档（三）
上一篇部署二，Serving服务 ，下一篇部署四，传参调用DLL
一、如何进行C++预测代码的编译（生成.sln解决方案，exe方案）1.1准备工具：Cmake，VS
文章目录算法介绍算法原理算法示例总结 算法介绍贝叶斯方法 贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础，叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主管偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下表现出较高的准确率，同时算法本身也比较简单。 [2] 朴素贝叶斯
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2023-12-19 10:50:25
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神经网络分类预测 Python 实例 GUI 界面
## 引言
随着人工智能的快速发展，神经网络在图像分类、语音识别和自然语言处理等领域广泛应用。神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，通过训练和优化可以实现对数据的分类预测。本文将介绍如何通过 Python 实现一个简单的神经网络分类预测的 GUI 界面。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的 Python 库。首先
原创
2024-01-15 05:00:55
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大数据实验室学习记录 第N次 打卡一、引言根据自己的经验，由于是小白，一开始看不太懂西瓜书中的第七章贝叶斯相关知识，所以我把需要提前了解的小知识点给先放出来，如下：先验概率（prior probability） 简单来说，就是指根据以往经验和分析得到的概率，即在事情发生之前，推测未来此事件发生概率。可看作“由因求果”。 举个通俗易懂的栗子：李华在成都春熙路观察了5周，发现每周末的时候好看的小姐姐最
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2024-04-07 10:13:23
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聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。 这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。 1. 划分方法(PAM:PArtitioning method) ： 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划
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2024-01-12 12:54:21
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