4.3贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类分类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。贝叶斯定理：通常，事件A在事件B条件下发生的概率，与事件B在事件A条件下发生的概率是不一样的，然而两者有确定的关系。即P(Y|X) = P(X|Y) * P(Y) / P(X) 。它表示先验概率P(Y)、条件概率P(X|Y)、证据P(X)来表示后验概
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2024-06-28 19:04:23
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关于数据是否线性可分:
线性可分：
非线性可分：
常见分类器：K近邻分类器（KNN）：最懒惰的学习方法，大概流程就是取一个点，找到离这个点最近的n个点，看哪一个类别最多，就预测那一个类别。 优势：易于操作，对于复杂的情况也可以做到可以接受的效果。 缺点：训练集纬度高时，因为高维灾难的缘故，表现会很差。当k取太小时极容易过度拟合。支持向量机（SVM）：决策树：随机森林
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2024-03-26 17:07:18
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后，胖哥对此代码加了详细的注释！！！一、贝叶斯分类介绍贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率，如：一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明：简单贝叶斯分类器（称为基本贝叶斯分类器）在
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2024-07-19 21:34:46
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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
关键词:手写数字多分类 混淆矩阵 F1 多标签分类器 多输出分类器Knn#手写数字多分类from tensor
原创
2021-11-13 14:11:35
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给定一系列正整数，请按要求对数字进行分类，并输出以下 5 个数字： A1 = 能被 5 整除的数字中所有偶数的和； A2 = 将被 5 除后余 1 的数字按给出顺序进行交错求和，即计算 n1−n2+n3−n4⋯； A3 = 被 5 除后余 2 的数字的个数；
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2019-05-10 19:31:00
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题目#include<stdio.h>#define MAXN 10000main() { double A4=0; int N; int A1=-1,A2=0,A3=0,A5=0; int cnt=0,Num,pnt=0,qnt=0; scanf("%d",&N); while(N) { scanf("%d",&Num); if(Num...
原创
2023-06-27 10:17:55
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目的在本章中，将学习：级联分类器的训练过程学习函数：
opencv_createsamplesopencv_annotationopencv_traincascadeopencv_visualisation原理使用弱分类器的增强级联包括两个主要阶段：训练阶段和检测阶段。对象检测教程中介绍了使用基于HAAR或LBP（中心点为阈值，大于它的设为1，小于它的设为0）模型的检测阶段。本文档概述了训练
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2024-04-28 10:42:19
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opencv实战从0到N （10）—— adboost训练分类器Adboost级联分类器1，Adboost级联分类器可以用来训练一个目标检测器，级联分类器包括多个强分类器，每个强分类器又包含多个弱分类器，通过将非目标样本一层层的排除，保证了目标检测的准确性。2，如何利用Adboost训练目标检测器？opencv提供了训练的工具opencv_traincascade.exe。通过收集和标注样本，使用
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2024-04-20 18:58:36
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MLP 分类器是一种非常强大的神经网络模型，可以学习复杂数据的非线性函数。该方法使用前向传播来构建权重，然后计算损失。接下来，反向传播用于更新权重，从而减少损失。这是以迭代方式完成的，迭代次数是一个输入超参数，正如我在简介中所解释的那样。其他重要的超参数是每个隐藏层中的神经元数量和隐藏层总数。这些都需要微调。。
原创
2023-07-12 15:16:01
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对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
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2023-08-09 19:23:46
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题目描写叙述 给定一系列正整数，请按要求对数字进行分类，并输出下面5个数字： A1 = 能被5整除的数字中全部偶数的和； A2 = 将被5除后余1的数字按给出顺序进行交错求和，即计算n1-n2+n3-n4…。 A3 = 被5除后余2的数字的个数； A4 = 被5除后余3的数字的平均数，精确到小数点后
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2017-07-28 11:18:00
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分类算法一、本质给定一个对象X，将其划分到预定义好的某一个类别Yi中的算法二、分类算法用来解决什么问题人群分类，新闻分类，query分类，商品分类，网页分类，垃圾邮件过滤，网页排序三、有哪些分类算法（2~6为扩展）1. Naive Bayesian Mode 朴素贝叶斯模型最简单的监督学习分类器，这个分类器模型是建立在每一个类别的特征向量服从正态分布的基础上的（据说不满足独立分布，效果也
给定一系列正整数，请按要求对数字进行分类，并输出以下5个数字：
A5 = 被5除后余4的数字中最大数字。
输入格式：
每个输入包含1个测试用
原创
2023-09-05 09:36:45
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作者丨FlyEgle编辑丨极市平台导读本系列主要探究哪些模型trick和数据的方法可以大幅度让你的分类性能更上一层楼，本篇主要讲解了对于大的BatchSize下训练分类模型以及张航的Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中的一些方法以及自己实际使用的一些trick。 一、前言如何提
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2024-07-18 20:40:15
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Python数字类型数据
Python中所有数据类型都是类，每个数据值都是类的"实例"。
Python有6种主要的内置数据类型：数字、字符串、列表、元组、集合、字典。
对于数字类型又分为四种：整数类型、浮点类型、复数类型、布尔类型（
注意：布尔类型是属于
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2023-08-16 10:16:05
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import numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', om = 10desimon = ...
原创
2024-04-01 13:42:56
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简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。 一、简单分类器首先，用numpy创建一些基本的数据，我们创建了8个点；查看代码X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]])给这8个点的数据赋予默认的
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2023-06-20 13:32:46
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