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...

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。

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...

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...

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knn算法部分。

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，本篇为分类算法与贝叶斯算法部分。

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，本篇为分类算法开篇与决策树部分。

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，本篇为分类算法开篇与决策树部分。

该数据集利用时间序列的Landsat反射率数据产品和Sentinel-1 SAR影像，加上分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法，成功地整合出2020年第一个...

SVM分类是一种经典的分类算法，也叫大间隔分类算法。它可以用来线性分类，也可以非线性分类（可以与PolynomialFeatures结合，当然还有其他方法，我们...

朴素贝叶斯分类是一种基于概率的分类算法，它通过计算每个特征对于类别的贡献来预测给定数据的类别。它是一种监督学习（Supervised Learning）算法，用...

代表假设X 成立的情下观察到Y数据的概率，因为它反映了在看到训练数据X后Y成立的置信度。

对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。

数据分类是数据安全和数据合规体系建设的基石。无论是数据安全策略制定、数据合规性评估，还是事件响应处置和员工数据安全意识引导，都离不开对数据进行有效的标记和分类。...

企业为什么要开展数据分类分级工作以及数据分类分级的一些实践难点，对于企业而言，这是一项复杂且重要的工作。但是，仅仅进行数据分类分级以满足监管相对应的要求是远远不...

再使用某一特征A对数据及逆行分类后，其不确定度会减少（已经进行过一定程度的分类），此时的信息熵也会减小。假设特征A 将数据分为

决策树是基本的机器学习分类算法，它的输入是一组带标签的数据，输出是一颗决策树，树的非叶结点代表判断逻辑，叶子结点代表分类子集。

除了上述两个小节中常用的分类算法，还有比如支持向量机、决策树分类器等分类算法。这些算法均在scikit-learn库中都有实现，如表所示是各个分类算法的优缺点以...

之前的文章有讲到些算法备案填写的相关介绍，接下来再整合些备案过程中遇到的问题做些解答