GEE机器学习——最大熵分类器案例分析（JavaScript和python代码）
最大熵分类器 创建最大熵分类器。Maxent 用于使用已知存在位置和大量“背景”位置的环境数据来模拟物种分布概率。有关更多信息和引用，请参阅：https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/ 和参考出版物：Phillips 等。...
【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间...
机器学习实战：用Python和Scikit-Learn构建分类器
机器学习在当今科技领域发挥着越来越重要的作用，而构建分类器是其中的一项关键任务。本文将带你进入机器学习的世界，通过使用Python编程语言和Scikit-Learn库，实际动手构建一个分类器。我们将探讨机器学习的基本概念、数据准备、模型训练以及评估分类器性能的方法。 1. 介绍机器学习和分类问题 首...
18 机器学习 - 决策树分类器案例
1.案例需求我们的任务就是训练一个决策树分类器，输入身高和体重，分类器能给出这个人是胖子还是瘦子。所用的训练数据如下，这个数据一共有10个样本，每个样本有2个属性，分别为身高和体重，第三列为类别标签，表示“胖”或“瘦”。该数据保存在1.txt中。1.5 50 thin 1.5 60 fat 1.6 ...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 支持向量机实现最大间隔分类 另一种强大又广泛使用的学习算法是支持向量机(SVM)，可看成是对感知机的扩展。使用感知机算法，我们最小化误分类错误。但在SVM中，我们的优化目标是最大化间隔（margin）。间隔定义为分隔的超平面（决策边...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中，我们会学习一些学术界和工业界常用的知名强大机器学习算法。在学习各种用于分类的监督学习算法的不同时，我们还会欣赏到它们各自的优势和劣势。另外，我们会开始使用scikit-learn库，它为高效、有生产力地使用这些算法提供了用户...
【机器学习】线性分类——朴素贝叶斯分类器NBC（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。概述本篇文章重点要讲解的是朴素贝叶斯分类器该算法同高斯判别分析一样，是一种概率生成模型，都是基于 P ( Y ∣ X ) P(Y|X)P(Y∣X) 做分析，但是与高斯判别分析不同...
【机器学习】贝叶斯分类器代码实现（python+sklearn）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、贝叶斯分类器一、贝叶斯分类器在sklearn-learn官方封装好的模块中，已经有了BernoulliNB（伯努利分类器）、Gaussian...
【机器学习】朴素贝叶斯分类器原理（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、贝叶斯分类器一、贝叶斯网络我们都学过贝叶斯公式，就是 p ( b ∣ a ) = p ( a ∣ b ) p ( b ) p ( a ) p...
机器学习：基于概率的朴素贝叶斯分类器详解--Python实现以及项目实战
前言前篇基础理论知识：机器学习：贝叶斯分类器详解（一）-贝叶斯决策理论与朴素贝叶斯这篇主要使用代码实现贝叶斯分类。一、准备数据创建一个bayes.py程序，从文本中构建词向量，实现词表向向量转换函数。from numpy import * def loadDataSet(): postingList...
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