基本分类 - 程序员宅基地

信息分类的基本原则与方法

信息分类应根据信息内容的属性或特征，按照一定的规范和标准直，为了方便信息的交流与共享，应遵循以下原则： 1. 科学性：在分类时，应选准信息的最稳定的本质属性，作为分类的基础和依据，确保一个稳定的分类...

常用分类评估指标（二分类&多分类）

标签：机器学习数据分析

在介绍各种指标前，先介绍混淆矩阵，基本所有的评价指标都是基于混淆矩阵计算得来的。混淆矩阵每一行代表数据的真实类别，每一列代表预测类别。以下是一个三分类问题的混淆矩阵：二分类和多分类都有混淆矩阵，...

机器学习|3.贝叶斯分类器

标签：概率论机器学习

它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。其分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。先验概率：根据以往经验...

深度学习——LSTM解决分类问题

标签：深度学习 lstm 分类

深度学习——LSTM解决分类问题

【图像分类】YOLOv5-6.2全新版本：支持图像分类

标签：分类深度学习人工智能

YOLOv5-6.2全新版本：支持图像分类

线性分类器及Python实现

网上很多文章很不友好，没有说清楚二分类问题的思路历程。本文章应该是提供了最详细的二分类原理的讲解思路，非常适用于没有基础的同学去理解。

NLP-分类模型：短文本分类概述【FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DPCNN】

标签：自然语言处理分类机器学习

一、概述随着信息技术的发展，最稀缺的资源不再是信息本身，而是对信息的... 基于人工智能技术的文本分类系统依据文本的语义可实现将大量文本自动分类。多种统计理论和机器学习方法被用于文本自动分类。但其存在最

文本分类过程概述

标签：文本分类

传统的文本分类过程通常包括训练模块和分类模块如下图所示：一般来讲文本分类过程包括预处理、文本表示、特征降维、训练分类器和分类性能评估。文本分类过程图 1、文本分类预处理由于计算机很难直接处...

物料分类账的基本原理

物料账(英文缩写ML)是按照物料的实际流向来分摊差异的，... 物料分类账例子： 1.这里假设有个原料（ROM)标准价格为10；期初数量为80， 2.本月入库为20个，单价为12，这是系统按标准价记录库存价值增加（20

机器学习：基本概念-标签、特征、样本、模型、回归与分类

下面我们来了解一下机器学习的基本术语。标签标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的y变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。特征特征是输入变量，即简单...

分类：基于规则的分类技术

标签：分类基于规则

基于规则的分类是一种比较简单的分类技术，下面从以下几个方面对其进行介绍 1.任务所有的分类技术的任务都是利用数据集训练出分类器，然后为每条记录贴上标签，对其进行分类，基于规则的分类任务也是如此。 ...

python最简单的聚类分析——遥感图像分类——最小距离分类

标签： python聚类分析最小距离分类 gdal读取遥感图像

模式识别实验报告实验目的目的：遥感图像分类。利用envi专业遥感图像处理软件对遥感图像进行最小距离分类***************envi4.7经典版链接：...最小距离分类法是分类器里面最基本的一种分类方法，它...

自然语言处理实战 TextCNN文本分类

标签： nlp nlp情感分析 nlp代码

课程目标 (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作，掌握PyTorch基本使用； (2)掌握工业界短文本处理解决方案，如：对话系统，智能客服，新闻领域分类等； (3)词向量项目案例应用，掌握文本的表示方法； (4)通过项目...

脑机接口EEG信号分类算法

标签：脑机接口特征提取模式分类算法

脑机接口技术中EEG信号的特征提取和模式识别算法

监督学习之分类学习：线性分类器

监督学习之分类学习 Introduction 分类学习是最为常见的监督学习问题,并且其中的经典模型也最为广泛地被应用。其中,最基础的便是**二分类(Binary Classification)问题，即判断是非,从两个类别中选择一个作为预测结果...

【机器学习】决策树案例二：利用决策树进行鸢尾花数据集分类预测

标签：机器学习决策树分类

利用决策树进行鸢尾花数据集分类预测2 利用决策树进行鸢尾花数据集分类预测2.1 导入模块与加载数据2.2 划分数据2.3 模型创建与应用2.4 模型可视化手动反爬虫，禁止转载：原博地址 ...

朴素贝叶斯分类器原理介绍及python代码实现

标签： python 机器学习概率论

频率学派和贝叶斯学派说起概率统计，不得不提到频率学派和贝叶斯学派，通过对概率的不同理解而演变的两个不同的概率学派。频率学派核心思想：需要得到的参数是一个确定的值，虽然未知，但是不会因为样本的...

采用集成学习算法提高分类器的准确性

原文链接：...传统的分类方法是在一个由各种可能的函数构成的空间中寻找一个最接近实际分类函数的分类器。这些单个的分类器模型主要有决策树、人工神经网络、朴素贝叶斯分类器等等。可以通过聚集

(2)stata的基本使用--分类回归 logit

分类回归查看系统自带的数据集导入数据并浏览信息导入外部数据数据集下载地址： http://econometrics-stata.com/col.jsp?id=101 分类二值回归 .线性OLS .使用logit回归估计 β\betaβ 函数形式： P为y=1...

信号与系统(一)——信号的基本概念和分类

标签：分类机器学习 fpga开发

1.基本信号及基本响应（一个基本信号加入到系统中之后系统的响应是多少） 2.任意信号的分解（分解成基本信号） 3.LTI 系统分析所以离散信号里面，即使不去合成，也有可能是非周期信号而在连续信号...

AdaBoost基本原理与算法描述

标签： AdaBoost 机器学习集成算法

一. 前言最近在看集成学习方法，前面已经对XGBoost的原理与简单实践做了介绍，这次对AdaBoost算法做个学习笔记，来巩固自己所学的知识，同时也希望对需要帮助的人有所帮助。关于集成学习主要有两大分支，一种是...

细粒度图像分类（FGVC）---综述

标签： FGVC 细粒度图像分类综述

什么是细粒度图像分类细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。细粒度图像分析任务相对通用图像（General/Generic Images）任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。以图1为例，通用图像分类其...

软件的分类

标签：分类

软件的分类

排序的基本概念和分类

标签：排序

排序的分类：排序分为插入排序、选择排序、交换排序、归并排序四大类，详细分类如下图七大经典排序：冒泡排序快速排序选择排序堆排序插入排序希尔排序合并排序---> 三、排序的稳定性稳定排序...

分类变量、有序变量与数值变量相关性分析方法总结及 R 语言应用

标签： r语言分类开发语言

一、数值变量相关性分析 Pearson相关系数 Pearson相关系数度量了两个连续变量之间的线性相关程度「R语言」-> cor( x1,x2,method=‘pearson’) Spearman相关系数 Spearman等级相关系数可以衡量非线性关系变量...

小白系列（1） | 计算机视觉之图像分类

标签：计算机视觉分类人工智能

这篇文章，是对图像分类的技术做了一个简单的入门级的介绍，包括图像分类的重要性、基于机器学习/深度学习的图像分类介绍、实际的应用方向等等。

Python机器学习-多元分类的5种模型

标签：机器学习 python 分类

本文章向大家介绍Python机器学习-多元分类的5种模型，主要内容包括一、逻辑回归(Logistic Regression)、二、支持向量机( 支持向量机，SVM）、三、决策树(Decision Tree)、四、随机森林(Random Forest)、五、极限...

数学建模【四大模型（优化、分类、评价、预测）总结】

标签：数学建模优化模型分类模型

数学建模【四大模型（优化、分类、评价、预测）总结】

【机器学习原理】SVM支持向量机分类算法

基本思路(1) 最大间隔(2) 高维映射(3) 核函数(4) 支持向量机的真正运行机制(5) 核技巧2. 数学解析(1) 点到超平面的距离(2) 间隔最大化(3) 核函数3. 具体步骤三、在Python中使用支持向量机分类算法四、支持向量机...

【多标签文本分类】层次多标签文本分类方法

标签：多标签文本分类层次标签层级文本分类

·阅读摘要：本文是一篇中文综述，主要介绍了层次多标签分类的一些算法。 ·参考文献： [1] 赵海燕，曹杰，陈庆奎，曹健．... 文中提出层级多标签分类的基本处理过程：【注一】：文中提到“特征降.

”基本分类“ 的搜索结果

信息分类的基本原则与方法

常用分类评估指标（二分类&多分类）

机器学习|3.贝叶斯分类器

深度学习——LSTM解决分类问题

【图像分类】YOLOv5-6.2全新版本：支持图像分类

线性分类器及Python实现

NLP-分类模型：短文本分类概述【FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DPCNN】

文本分类过程概述

物料分类账的基本原理

机器学习：基本概念-标签、特征、样本、模型、回归与分类

分类：基于规则的分类技术

python最简单的聚类分析——遥感图像分类——最小距离分类

自然语言处理实战 TextCNN文本分类

脑机接口EEG信号分类算法

监督学习之分类学习：线性分类器

【机器学习】决策树案例二：利用决策树进行鸢尾花数据集分类预测

朴素贝叶斯分类器原理介绍及python代码实现

采用集成学习算法提高分类器的准确性

(2)stata的基本使用--分类回归 logit

信号与系统(一)——信号的基本概念和分类

AdaBoost基本原理与算法描述

细粒度图像分类（FGVC）---综述

软件的分类

排序的基本概念和分类

分类变量、有序变量与数值变量相关性分析方法总结及 R 语言应用

小白系列（1） | 计算机视觉之图像分类

Python机器学习-多元分类的5种模型

数学建模【四大模型（优化、分类、评价、预测）总结】

【机器学习原理】SVM支持向量机分类算法

【多标签文本分类】层次多标签文本分类方法

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