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首页标签分类算法

#分类算法

【机器学习与实现】kNN分类算法示例

Francek Chen

对比上述输出结果,可以发现: accuracy_score/precision_score/recall_score/f1_score函数只显示正例 (类别为...

7210

【大数据分析与挖掘技术】Mahout分类算法

Francek Chen

本节介绍Mahout 中学习算法的最后一个部分——分类算法。本节由三小节构成,我们首先要明确分类的概念,再对常用的专用名词、分类程序运行的基本过...

7810

如何快速准备数学建模?

fanstuck

大家好,我是fanstuck。数学建模不仅是解决复杂现实问题的一种有效工具,也是许多学科和行业中的关键技能。从工程、经济到生物、环境等多个领域,数学建模为我们提...

19830

一文速学-CatBoost算法模型实现贷款违约预测

fanstuck

此篇文章为整个Boost(提升方法)集成算法模型的终章,前几篇文章依次结合详细项目案例讲解了AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBT共四个常...

18830

决策树(Decision Tree)分类算法原理及应用

用户9184480

决策树——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置。在实际应用中,​对于探测式的知识发现,决策树更加适用...

39020

神经网络分类算法的应用及其实现

zhangjiqun

我们知道,深度学习的本质就是神经网络算法(深度学习是神经网络算法的一个分支)。理论上来说,在数据量和隐藏层足够多的情况下,神经网络算法能够拟合任何方程(函数)。...

12710

神经网络分类算法原理详解

zhangjiqun

(forward-propagation):指对神经网络沿着输入层到输出层的顺序,依次计算并存储模型的中间变量。

63822

K-means聚类算法

zhangjiqun

K-means 就是一种采用了划分法的聚类算法,K-means 聚类算法与前面的 KNN 分类算法一样,都带有字母“K”,前面我们说过,机器学习喜欢用字母“K”...

14210

人工智能分类算法优缺点比较

不去幼儿园

一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。

8610

一篇文章带你了解情感分类

小说男主

文章链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2464704

21020

”回溯算法“框架及练习题

刘大猫

7610

pyspark项目:甜品分类判断

用户11196524

上面的打印带有异常值的3行可以发现,这里不仅cakeweek和wasteless数值出现异常,double类型的rating和calories列也出现的字符串是...

12610

中科星图GVE(AI案例)——ai采样区域内的林地提取

此星光明

要提取AI采样区域内的林地,可以使用遥感影像和图像处理技术来完成。以下是一种可能的方法:

9910

2022 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛-C 题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别详解+分类模型Python代码源码

fanstuck

简单介绍一下我自己:博主专注建模四年,参与过大大小小数十来次数学建模,理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。参与过十余次数学建模大赛,三次美...

36220

机器学习分类模型决策边界,MLxtend轻松绘制!

皮大大

https://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/classifier/LogisticRegression/

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PR曲线、ROC曲线、AUC能干个啥

用户3570225

PR曲线实则是以precision(精准率)和recall(召回率)这两个变量而做出的曲线,其中recall为横坐标,precision为纵坐标。

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【机器学习】基于机器学习的分类算法对比实验

SarPro

本论文旨在对常见的分类算法进行综合比较和评估,并探索它们在机器学习分类领域的应用。实验结果显示,随机森林模型在CIFAR-10数据集上的精确度为0.4654,C...

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机器学习-04-分类算法-04-支持向量机SVM

用户2225445

本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍机器学习中分类算法,本篇为分类算法与SVM算法部分。

25010

朴素贝叶斯原理

@小森

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式...

12010

分类模型评估方法

@小森

为了能够评估模型的泛化能力,可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估,进而做出选择。因此需要使用一个 "测试集" 来测试学习器对新样本的判别能力,以测试集上的...

12410
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