import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -...
原创
2022-05-19 21:25:27
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言 整理SVM（support vector machine）的笔记是一个非常麻烦的事情，一方面这个东西本来就不好理解，要深入学习需要花费大量的时间和精力，另一方面我本身也是个初学者，整理起来难免思路混乱。所以我对S
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2023-07-12 22:04:30
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标签：1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另
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2023-10-11 20:11:55
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利用sklearn执行SVM分类时速度很慢，采用了多进程机制。 一般多进程用于独立文件操作，各进程之间最好不通信。但此处，单幅影像SVM分类就很慢，只能添加多进程，由于不同进程之间不能共用一个变量（即使共用一个变量，还需要添加变量锁），故将单幅影像分为小幅，每小幅对应一个进程，每个进程对该小幅数据分 ...
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2021-11-03 21:53:00
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1.数据类型TensorFlow主要有以下几种数据类型2.张量1.张量定义TensorFlow 中的 Tensor 表示张量，是多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数。0 阶张量叫做标量，表示的是一个单独的数，如 1 2 3；1 阶张量叫作向量，表示的是一个一维数组如[1,2,3]；2 阶张量叫作矩阵，表示的是一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素用它的行号和列号共同索引到，如在[
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2024-07-26 07:39:00
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想问一下各位大佬，在对数据集做svm分类时在这个部分一直报这个错误是因为什么呀
原创
2023-06-21 20:37:19
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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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多分类问题softmax的分类器为什么要探索多分类之前我们在处理糖尿病数据集的时候我们只是有两种分类，但是很多情况的数据集不只有两种，例如MNIST数据集就是手写数字的数据集有10种不同的标签。所以我们必须有处理多种分类标签的能力。探索多分类是否还可以使用二分类的操作？当然还是可以使用二分类的方法来解决这个问题，某分类设置位p=1其他全部p=0就可以了，还是使用交叉熵损失函数来处理。这里我们要注意
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2023-09-27 17:28:54
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AI 前线导读： 文本分类是指将给定文本按照其内容判别到一个或多个预先确定的文本类别中的过程。文本分类计数用于识别文档主题，并将之归类到预先定义的主题或主题集合中。需要注意的是，多类文本分类与多标签分类并不同，其中多类分类区别于二分类问题，即在 $n (n>2)$ 个类别中互斥地选取一个作为输出；而多标签分类，是在 n 个标签中非互斥地选取 $m (m 本文介绍了如何基于="" t
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2024-10-22 20:42:17
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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Python3 实现朴素贝叶斯分类贝叶斯定理朴素贝叶斯源代码样例测试 贝叶斯定理贝叶斯定理是由已知事件概率和条件概率计算未知条件概率的概率推理算法，其公式如下： 其中，P(Bi|A)是要计算的目标条件概率，表示事件 A 发生的条件下，事件 Bi 发生的概率。Bi 为互斥且完整的事件 B1，B2，……，Bn 中的一项P(Bi)P(A|Bi)是联合概率P(A Bi)，表示事件 A 和事件 Bi 同时
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2023-10-13 22:55:59
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import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
#%% fileos
def get_files(file_dir):
cats =[]
label_cats = []
dogs = []
label_dogs =[]
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2024-02-13 15:02:24
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一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2021-06-10 18:21:49
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# 使用Python的Scikit-Learn输出预测分类结果的项目方案
在机器学习的应用中，分类器的预测结果不仅需要高准确度，还需要用户友好且易于理解的方式展示。本文将展示如何使用Python的Scikit-Learn库来训练模型，并输出预测的分类结果，同时使用可视化工具为结果的解读提供支持。
## 项目背景
在许多行业中，例如医疗、金融和电商等，分类预测都是重要的任务。我们希望通过构建一
一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
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2022-03-02 09:26:54
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基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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本文利用SVM对UCI的IRIS数据进行了分类预测。实验环境是Pycharm python3。实验中出现的调试问题见最后。1.获取数据首先是数据集，采用UCI的鸢尾花数据集编辑我们点击Data Folder，显示如下编辑这个iris.data就是我们需要的数据了。点击进去，会在网页中显示数据。数据长这个样子。编辑我们将数据复制下来，保存成一个txt文件。2.编写代码在有了数据之后我们就可以开始我们
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2023-11-25 11:01:00
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这篇是我暂时学的教程里的所有东西了，我也都加上了我的理解。但SVM是门学问，还要继续学的更深一点
SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词：&nb
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2023-11-28 21:16:52
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘chinese’:[95,69,91,52,60,80,78,81,96,82],‘rank’:[0...
原创
2021-06-10 17:30:13
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘
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2022-03-01 10:24:46
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