”分类“ 的搜索结果

     贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到...

     SVM本身是一个二值分类器，SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 1、直接法：直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解...

     今天我将讨论如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。 它告诉我们有多少数据点被正确预测，哪些数据点没有被正确预测。对于多分类来说，它是一个 N * N ...

     在python中使用 KNN算法实现鸢尾花数据集分类作者介绍数据集介绍KNN算法介绍用KNN实现鸢尾花分类 作者介绍 乔冠华，女，西安工程大学电子信息学院，2020级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组。 研究方向：机器视觉与...

     利用GEE做监督分类，以武汉市为例。 训练器我们选择随机森林；数据选择Landsat-8；训练样本使用的是GEE提供的一种，它把地表分为三类：水体、植被和城市用地。 选择训练样本 用要素集来标记训练样本。每个要素都有...

     本文介绍了大数据算法中的分类和预测方法，重点介绍了KNN分类算法及其原理，以及文本特征值提取和贝叶斯分类。强调了数据分类的重要性，以及算法在新闻、商品分类和垃圾邮件识别中的应用。文章还提到了有监督的机器...

     简单来说，KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑出离这个数据最近的K个点，看看这K个点属于什么类型，然后用少数服从多数的原则，给...

     文本主题分类（TFIDF-朴素贝叶斯分类） ** 大纲 List item 背景介绍： 贝叶斯讲的是一种”逆向概率“，当我们没有上帝视角时，无法准确的预知一个事物本质的时候，可以依靠和事物本质相关的事件来进行推断。一个...

     本文把XGBoost集成算法模型，应用在工业生产中，分析生产过程数据，提高...实验学习目标采用XGBoost多分类multi:softprob输出概率，在8000个样本条件下，训练模型，达到62%准确率。本文分享了实验中关键点和填过的坑。

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