贝叶斯的思想比较简单，网上阐述也很详细，这里就不赘述了。 这里只是简单的说一下编程的思路 首先明确我们要实验的内容，实现贝叶斯分类，那么要想编程实现，你必须对贝叶斯分类有足够的了解。而贝叶斯分类的过程并不难，总的来说就是，有了一些训练数据，当来了一条测试数据，首先根据训练数据计算先验概率，比如有17条训练数据，8条好瓜，9条坏瓜，那么P(好瓜) = 8 / 17，坏瓜以此类推。 紧接着计算后验概率
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2024-04-18 14:56:31
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作者：小屁孩i01数据分类正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。02分类方法那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是
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2023-09-19 19:59:29
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KNN算法原理k最近邻（k-Nearest Neighbor）算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻（最相似）的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。第一个字母k可以小写，表示外部定义的近邻数量。这句话不难理解，但有点拗口，下面通过一个实例来讲解一下。首先我们准备一个数据集，这个数据集很简单，
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2023-10-01 22:19:08
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0 引言纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？????????????自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。为什么要来b站，听说这可是当下年轻人最流行的学习途径之一。打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。当然...
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2021-07-20 14:41:00
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兴奋去年， Google 的 BERT 模型一发布出来，我就很兴奋。因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你)。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型(Pre-trained Language Modeling)，具有很多的相似性。所谓语言模型，就是利用深度神经网络结构，在海量语言文
1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）；
x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)；
y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-09-24 22:33:12
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文本分类是什么文本分类就是为文本分配一组预定义类别的过程，即根据文本内容将文本归为不同的类别，是自然语言处理(NLP)中的一项基本任务，具有广泛的应用，例如情感分析，垃圾邮件检测和新闻分类等。通常是用有监督学习的方法来做，其大致的过程如下图：文本的特征提取以及文本的标注质量和数量都是影响文本分类效果的因素，文本的长短不同可能会导致文本可抽取的特征上的略微差异，而在数据标注的质量和数量合适的前提下，
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2024-08-08 23:38:16
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相当于每次都是用2分类，然后不停的训练，最后把所有的弱分类器来进行汇总样本编号花萼长度(cm)花萼宽度(cm)花瓣长度(cm)花瓣宽度花的种类15.13.51.40.2山鸢尾24.93.01.40.2山鸢尾37.03.24.71.4杂色鸢尾46.43.24.51.5杂色鸢尾56.33.36.02.5维吉尼亚鸢尾65.82.75.11.9维吉尼亚鸢尾Iris数据集 这是一个有6个样本的
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2023-10-20 21:31:33
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# 如何用Python做分类分析
分类分析是一种常见的机器学习任务，旨在将数据分为不同的类别。Python作为一种流行的编程语言，具有丰富的库和工具，适合处理分类问题。本文将介绍如何使用Python进行分类分析，包括数据预处理、模型选择、训练和评估等步骤，同时附带代码示例和序列图。
## 1. 环境准备
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。可以使用`pip`来安装这些库：
`
在这篇文章中，我将探讨“Python GDBT可以做分类吗”这个问题，并通过详细的模块来解析相关的技术背景与实现过程。接下来，我们将从多角度切入，提供关于如何使用 GDBT (Gradient Boosting Decision Tree) 进行分类任务的深刻见解。
在AI和机器学习领域，GDBT是一种非常流行的方法，尤其在处理分类问题上表现优异。GDBT的核心原理是通过逐步调整模型来提升预测的
# Python逻辑回归实现多分类
## 引言
在机器学习领域中，逻辑回归是一种常用的分类算法。它可以用于二分类问题，但也可以通过一些技巧扩展到多分类问题。本文将介绍如何使用Python实现逻辑回归的多分类任务。
## 整体流程
下面是完成这个任务的整体流程。我们将使用scikit-learn库来构建逻辑回归模型。
```mermaid
erDiagram
|数据准备|
|训
原创
2023-12-23 05:20:16
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这三篇关于GBDT的算法介绍，是我在网上找到的最优秀的。转载过来纯属学习留档，日后复习。
，作者
kingsam_
摘要：GBDT-分类 GBDT-回归 前面两篇文章已经详细介绍了在回归和分类下的GBDT算法。这一篇文章将最后介绍一个多分类任务的GBDT。其过程和二分类的GBDT类似，但是有一个地方有很大的不同，下文将详细的介绍。正文：下图是Friedman在论文中对G
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2024-04-02 07:02:03
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本文说明如何在MATLAB中使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用日语元音数据集。此示例训练一个LSTM网络，旨在根据表示连续说出的两个日语元音的时间序列数据来识别说话者。训练数据包含九个说话者的时间序列数据。每个序列有12个特征，且长度不同
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2024-06-07 13:19:23
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CNN是在图像处理领域大放异彩的网络模型，但其实在NLP领域CNN同样有许多应用。最近发现，在长文本上CNN提取特征的效果确实不错，在文本分类这种简单的任务上，并不需要复杂且无法并行的RNN，CNN就能搞定了。（当然，其实没必要用到复杂的神经网络，简单的机器学习模型+传统的特征，也能取得不错的效果，而且速度还更快）。针对文本分类，CNN在长文本上的效果很好，而且模型也很简单，这是我想写这篇blog
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2023-10-16 13:20:11
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阿里云的课程有逻辑回归的内容的，学一下。原理分类变量:又称定性变量或离散变量，观察个体只能属于互不相容的类别中的一组。一般用非数字表达。与之相对的是定量变量或连续变量，变量具有数值特征。常见的有有序变量(年龄等级，收入等级等)，名义变量(性别，天气，职业等)。自变量包含分类变量:名义变量通常使用虚拟变量(哑变量)，有序变量通过选取连续函数构建位置结构模型或者规则结构模型。因变量包含分类变量:通常不
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2023-09-08 23:04:47
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# 用Python进行数据分类：处理缺失特征的方法
在数据科学和机器学习中，数据集中的缺失特征是一个普遍而棘手的问题。这些缺失值可能会影响模型的效果，导致预测不准确。因此，合理处理缺失特征是数据预处理中的重要一步。本文将介绍如何使用Python处理缺失特征，并进行分类。
## 一、缺失特征的定义
缺失特征指的是在某些数据项中没有记录相应的信息，这可能是由于多种原因，如数据收集时的错误、信息未
# 使用 Python 进行图像分类的完整指南
图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是将图像分配到特定的类中。随着深度学习的普及，使用 Python 进行图像分类已变得相对简单且高效。本文将带领你通过一步步的方法，学习如何实现图像分类。我们将使用 TensorFlow 和 Keras 库来构建模型。
## 流程概述
在开始编码之前，了解整个图像分类的流程是非常重要的。下表详细列出了
随机森林是一个强大的集成学习方法，在分类任务中表现出色。本文将深入探讨如何使用Python实现随机森林分类评估，提供详细的过程及最佳实践。
### 背景定位
在实际的机器学习项目中，数据的复杂性和多样性常常使得单一模型难以得到好的效果。随机森林通过构建多棵决策树，结合投票机制，能够有效提高分类精确度。以下是用户的反馈：
> “我在使用随机森林算法时，无法准确评估模型性能，特别是对于不平衡的数
# Java 做词语分类
## 一、整体流程
首先，我们需要明确实现“Java 做词语分类”的整体流程，可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集文本数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4 | 划分训练集和测试集 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 模型评估 |
| 7 | 应用模型进行分类 |
#
原创
2024-06-28 03:43:07
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Matlab 图像处理基本操作文/天神一、图像基本操作1.读取图像并显示：>> clear;close all %清空Matlab工作平台所有变量（准备工作）
>> I=imread('pout.tif'); % 该图像是Matlab图形工具箱中自带的图像(\toolbox\images\imdemos)
>> imshow(I)2.检查内存（数组）中的图像
