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基于蜣螂算法优化的SVM数据分类预测-附代码
基于蜣螂算法优化的SVM数据分类预测 附代码 文章目录 基于蜣螂算法优化的SVM数据分类预测 附代码 1 数据集 2 SVM模型建立 3 基于蜣螂算法优化的SVM 4 测试结果 5 参考文献 6 Matlab代码 7 python代码 摘要
智能优化算法应用
机器学习
算法
分类
学习笔记 Day 41 (监督学习分类算法)
knn 结果不太理想 可以删除row id项 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯预测 api省略 def navie bayes 获取数据 fet fetch 20newsgroups subset all print fet 数据基本处理 分割数据
机器学习
分类
数据挖掘
人工智能
多分类SVM支持向量机的matlab仿真
目录 一 理论基础 二 核心程序 三 仿真结论 一 理论基础 支持向量机 Support Vector Machine SVM 是一种在统计学习基础上发展起来的机器学习方法 其最大特点是根据Vapnik结构风险最小化原则 它的基本模型是定义
MATLAB
板块3AI神经网络深度学习
支持向量机
分类
Kaggle猫狗分类Pytorch CNN
介绍 猫狗分类来源于Kaggle上的一个入门竞赛 https www kaggle com competitions dogs vs cats redux kernels edition overview 代码及解释 首先 导入一系列的库
python数据挖掘
计算机视觉学习
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Pytorch
cnn
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-语句情绪分类从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)
从0到1快速入门语句情绪分类应用场景 Introduce 简介 setting 设置 Prompt 提示 Sample response 回复样本 API request 接口请求 python接口请求示例 node js接口请求示例 cu
ChatGPT
分类
python
人工智能
R语言深度学习中的在线评论分类:主题模型的应用
目录 引言 一 主题模型简介 二 在线评论分类的流程 三 使用R语言实现主题模型
2023年爬虫百篇实战宝典从入门到精通
2023年R语言从入门到深度学习
深度学习
分类
人工智能
实验二 势函数算法的迭代训练
实验二 势函数算法的迭代训练 一 实验目的 通过本实验的学习 使学生了解或掌握模式识别中利用势函数思想设计非线性判别函数的方法 能够实现模式的分类 学会运用已学习的先导课程如数据结构和算法设计知识 选用合适的数据结构完成算法的设计和程序的实
算法
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机器学习
【Spark NLP】第 7 章:分类和回归
大家好 我是Sonhhxg 柒 希望你看完之后 能对你有所帮助 不足请指正 共同学习交流 个人主页 Sonhhxg 柒的博客 CSDN博客 欢迎各位 点赞 收藏 留言 系列专栏 机器学习 ML 自然语言处理 NLP 深度学习 DL fore
使用Spark进行自然语言处理
spark
自然语言处理
分类
神经网络学习小记录59——Pytorch搭建常见分类网络平台(VGG16、MobileNetV2、ResNet50)
神经网络学习小记录59 Pytorch搭建常见分类网络平台 VGG16 MobileNetV2 ResNet50 学习前言 源码下载 分类网络的常见形式 分类网络介绍 1 VGG16网络介绍 2 MobilenetV2网络介绍 3 ResN
神经网络学习小记录
Pytorch
神经网络
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Pythonの类
Python是一种面向对象编程语言 因此类在Python中是很重要的概念 类是一种定义数据和行为的模板 可以创建对象并针对特定的问题对其进行操作 在Python中 类的定义以关键字 class 开头 后跟类的名称 类可以包含方法和属性 方法
python
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py
类
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使用python中的随机森林进行数据分类预测
以下是使用Python中的随机森林进行数据分类预测的示例代码 引入需要的库 from sklearn ensemble import RandomForestClassifier from sklearn model selection i
python
随机森林
分类
Python语言基础—注释的作用及分类
系列文章目录 Python语言基础 注释的作用及分类 Python语言基础 常用运算符总结 Python语言基础 定义变量与数据类型 Python语言基础 if判断和循环总结 Python语言基础 理解面向对象 Python语言基础 集合的
2023Python基础到应用进阶
python
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开发语言
Pytorch实现多特征输入的分类模型 代码实操
初学者学习Pytorch系列 第一篇 Pytorch初学简单的线性模型 代码实操 第二篇 Pytorch实现逻辑斯蒂回归模型 代码实操 第三篇 Pytorch实现多特征输入的分类模型 代码实操 文章目录 初学者学习Pytorch系列 前言
Pytorch
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使用 T5 模型来做文本分类任务的一些总结
文章目录 T5 text2text 模型如何做 text classification 优化器和调度器 optimizer and scheduler 学习率设置 完整训练代码 Reference T5 paper Exploring th
自然语言处理NLP
文本分类
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深度学习
NLP
【分类模型评价】宏平均(macro avg)、微平均(micro avg)和加权平均(weighted avg)
当我们使用 sklearn metric classification report 工具对模型的测试结果进行评价时 会输出如下结果 对于 精准率 precision 召回率 recall f1 score 他们的计算方法很多地方都有介绍
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sklearn
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根据眼动数据的模板作为KNN聚类的中心点并因此进行数据分类
from scipy io import loadmat import numpy as np import matplotlib pyplot as plt 实验数据采集分为两个过程 第一个是眼动校准阶段 要求实验参与者依次观看界面上的数
机器学习 仿生算法
CVSklean
聚类
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python
Vision Transformer图像分类(MindSpore实现)
Vision Transformer进行图像分类 Vision Transformer ViT 简介 近些年 随着基于自注意 Self Attention 结构的模型的发展 特别是Transformer模型的提出 极大的促进了自然语言处理模
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Transformer
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过采样对分类精度的影响有哪些
过采样是一种在训练分类器时用来增加少数类样本数量的技术 它可以通过复制原有的少数类样本来增加样本数量 过采样可以提高分类精度 因为模型在训练中能够更好地学习少数类样本的特征 然而 过采样也可能导致过拟合 如果复制的样本数量过多 模型可能会过
分类
机器学习
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人工智能
算法
【MATLAB第32期】【更新中】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现
MATLAB第32期 更新中 基于MATLAB的降维 全局敏感性分析 特征排序 数据处理分类问题MATLAB代码实现 持续更新 本文敏感性分析主要分析分类问题 fisher rf arf nca等 版本更新 2023 8 2 增加基于拥挤距
MATLAB
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softmax用于分类问题/逻辑回归
参考 d2l 线性回归问题最后输出一个参数用于预测 多分类问题最后输出多个维度的数据 多少个output channels就有多少个类别 softmax是一种激活函数 它常见于分类问题的最后一层激活函数 目的是让输出属于一个概率密度函数 我
yuque
逻辑回归
分类
机器学习
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