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OneR 算法实现分类

例如,我们可以对收到的邮件进行分类,标注哪些是希望自己收到的,哪些是垃圾邮件,然后用这些数据训练分类模型,实现一个垃圾邮件过滤器,这样以后再收到邮件,就不用自己去确认它是不是垃圾邮件了,过滤器就能帮你搞定...02 实现 OneR 算法 OneR 算法的思路很简单,它根据已有的数据中,具有相同特征值的个体最可能属于哪个类别进行分类。...计算方法把它的各个取值的错误率相加,选取错误率最低的特征作为唯一的分类准则(OneR),用于接下来的分类。 现在,我们就来实现该算法。...我们来定义一个函数,实现这些操作。 函数如下,这次只用到三个参数,上面已经介绍过。...有了模型后就可以根据特征值对没有见过的数据进行分类。 我们经常需要一次对多条数据进行预测,为此实现了下面这个函数,通过遍历数据集中的每条数据来完成预测。

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    交通标识分类-TensorFlow实现

    整理翻译自:https://github.com/waleedka/traffic-signs-tensorflow交通标识分类-tensorflow实现 测试平台为win10系统,python3运行环境...在这个项目中,只需要知道最大值所对应的索引就行了,因为这个索引代表着图片的分类标签。argmax 函数的输出结果将是一个整数,范围是 [0, 61]。...损失函数采用交叉熵计算方法,因为交叉熵更适合分类问题,而平方差适合回归问题。交叉熵是两个概率向量之间的差的度量。因此,我们需要将标签和神经网络的输出转换成概率向量。...TensorFlow中有一个 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数可以实现这个操作。...现在的分类测试还是训练集中的图片,所以还不知道模型在未知数据集上面的效果如何。接下来在测试集上面进行评测。

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    SpringBoot实现多级分类菜单

    SpringBoot实现多级分类菜单 在做网站内容分类的时候,我们经常是需要详细到二级分类甚至三级分类的情况。 例如京东商城,他也会划分出很多级的分类出来。那么我们应该怎样设计出这样的一个效果呢。...mapper-locations: classpath://mapper/**/*.xml global-config: db-config: id-type: auto 由于我们本次只是想实现分类菜单的方法逻辑而已...,所以删除掉controller里面的所有方法,service里面的分页实现,这些我们都用不到的。...* 在这一级别的分类中找下级分类 * * @param root 当前级别的分类 * @param all 全部分类 * @return 下一级分类.../** * 递归查找所有的下级分类 * 在这一级别的分类中找下级分类 * * @param root 当前级别的分类 * @param all 全部分类 * @return 下一级分类

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    Python实现:KNN分类算法

    1、KNN分类算法 KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算法,是一个概念极其简单,而分类效果又很优秀的分类算法。...显然,当K=3时,将以1:2的投票结果分类于红色;而K=5时,将以3:2的投票结果分类于蓝色。 KNN算法简单有效,但没有优化的暴力法效率容易达到瓶颈。...所以通常KNN的实现会把训练数据构建成K-D Tree(K-dimensional tree),构建过程很快,甚至不用计算D维欧氏距离,而搜索速度高达O(D*log(N))。...人们经过长期的实践发现KNN算法虽然简单,但能处理大规模的数据分类,尤其适用于样本分类边界不规则的情况。最重要的是该算法是很多高级机器学习算法的基础。 当然,KNN算法也存在一切问题。...KNN分类器在众多分类算法中属于最简单的之一,需要注意的地方不多。

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    贝叶斯分类器及Python实现

    Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 本文公式较多,强烈建议看PDF版本 贝叶斯分类器及Python实现...前言 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。本文由本人学习贝叶斯分类器过程中的笔记,再加上使用Python进行文本分类实战组成。 1....若目标是最小化分类错误率,则误判损失 可写为 此时风险条件为: 最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为 基于贝叶斯定理, 关于这个公式的证明,很容易,依照条件概率的定义即可得到...朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大...steak","how","to","stop","him","null" "quit","buying","worthless","dog","food","stupid","null" Python实现

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    基于PaddlePaddle实现声音分类

    Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于PaddlePaddle实现声音分类...前言 本章我们来介绍如何使用PaddlePaddle训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。...下载地址:https://github.com/intxcc/pyaudio_portaudio/releases 安装pydub 使用pip命令安装,如下: pip install pydub 训练分类模型...,包含10个分类:空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声、枪声、手提钻、警笛声和街道音乐声。...要注意CLASS_DIM参数的值,这个是类别的数量,要根据你数据集中的分类数量来修改。

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    基于Tensorflow实现声音分类

    Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于PaddlePaddle实现声音分类...本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。...下载地址:https://github.com/intxcc/pyaudio_portaudio/releases 安装pydub 使用pip命令安装,如下: pip install pydub 训练分类模型...,包含10个分类:空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声、枪声、手提钻、警笛声和街道音乐声。...要注意class_dim参数的值,这个是类别的数量,要根据你数据集中的分类数量来修改。

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    R实现多分类logistic回归

    多分类logistic回归 在临床研究中,接触最多的是二分类数据,如淋巴癌是否转移,是否死亡,这些因变量最后都可以转换成二分类0与1的问题。...那么如果遇到多分类变量,如何进行logistic回归呢?譬如临床疗效分为好,中,差,三类,或者根据指标进行分类,分为高,中,低三类,我用1、2、3代表作为因变量,进行logistic回归分析。...image.png 接下来,该文,主要介绍,如果因变量为三分类变量,如何进行回归分析及机器学习算法对三分类资料的处理。...关于原理理论部分可参见;这里主要讲如何在R实现三分类回归,计算系数及p值与OR值 1.数据案例 这里主要用到DALEX包里面包含的HR数据,里面记录了职工在工作岗位的状态与年龄,性别,工作时长,评价及薪水有关

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    随机森林算法实现分类案例

    ,在测试数据集上对比单一决策树(DecisionTree)、随机森林分类器(RandomForestClassifier)以及梯度提升决策树(Gradient Tree Boosting)的性能差异。...from sklearn.metrics import classification_report #输出单一决策树在测试集上的分类准确性,以及更加详细的精确率、召回率、F1指标。...decision tree is', dtc.score(x_test, y_test)) print(classification_report(dtc_y_pred, y_test)) #输出随机森林分类器在测试集上的分类准确性...classifier is', rfc.score(x_test, y_test)) print(classification_report(rfc_y_pred, y_test)) #输出梯度提升决策树在测试集上的分类准确性...total 0.83 0.79 0.80 输出表明:在相同的训练和测试数据条件下,仅仅使用模型的默认配置,梯度上升决策树具有最佳的预测性能,其次是随机森林分类器

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    WordPress 分类如何实现拖动排序?

    另外由于 WordPress 的分类是层级的,在多层情况下怎么实现拖动排序?在分类层级非常复杂的情况下,怎么方便管理和排序呢?...所以我开发了「分类管理插件」可以让我们可以层级管理分类,并且实现拖动排序。...限制分类层级 默认情况,WordPress 的分类是可以无限层级的,这个插件可以让你限制这个层级: 比如分类的层级设置为2层,这个时候,在分类创建和编辑页面,分级分类只能选择第一级的分类: 在文章编辑页面...WPJAM 分类管理插件 WPJAM「#分类管理插件#」是 WordPress 果酱出品的付费插件,目前主要有「层式管理分类」,「设置分类层级」,「分类拖动排序」,「分类数字ID固定链接」,「首页文章分类过滤...格式文章 在 WordPress 实现真正的文章格式 草稿分享 一键生成草稿临时分享链接 并可设置分享链接的有效期 文章专题 设置文章专题,并在文章末尾显示一个文章专题列表。

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    商城项目-实现商品分类查询

    5.实现商品分类查询 商城的核心自然是商品,而商品多了以后,肯定要进行分类,并且不同的商品会有不同的品牌信息,其关系如图所示: ?...一个商品分类下有很多商品 一个商品分类下有很多品牌 而一个品牌,可能属于不同的分类 一个品牌下也会有很多商品 因此,我们需要依次去完成:商品分类、品牌、商品的开发。...,因此这里我们加入了parent_id字段,对本表中的其它分类进行自关联。...5.2.页面实现 5.2.1.页面分析 首先我们看下要实现的效果: ? 商品分类之间是会有层级关系的,采用树结构去展示是最直观的方式。...,不过这里我们就偷懒一下,直接写实现类了: ?

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    PyG搭建GCN实现节点分类

    前言 GCN原理可以参考:ICLR 2017 | GCN:基于图卷积网络的半监督分类。 一开始是打算手写一下GCN,毕竟原理也不是很难,但想了想还是直接调包吧。...那么很显然,如果我们最终得到了预测值,我们就可以通过以下代码来计算分类的正确数: correct = int(pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]...GCN 首先导入包: from torch_geometric.nn import GCNConv 模型参数: 1. in_channels:输入通道,比如节点分类中表示每个节点的特征数。...2. out_channels:输出通道,最后一层GCNConv的输出通道为节点类别数(节点分类)。...由于我们需要进行6分类,所以最后需要加上一个softmax: x = F.softmax(x, dim=1) dim=1表示对每一行进行运算,最终每一行之和加起来为1,也就表示了该节点为每一类的概率。

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