分类

基于随机森林的红酒分类与特征重要性分析红酒作为一种历史悠久的饮品，其品质和种类的鉴别一直是酿酒业、餐饮业及消费者关注的焦点。传统的红酒分类主要依赖品酒师的感官评价，这种方式不仅耗时耗力，还容易受到主观因素的影响。随着数据科学和机器学习的发展，利用红酒的理化特征进行自动分类成为可能。本文将以经典的红酒数据集为例，展示如何使用随机森林算法实现红酒的精准分类，并深入分析影响分类结果的关键特征。

遥感&机器学习入门实战教程｜Sklearn 案例④ ：多分类器对比（SVM / RF / kNN / Logistic...）在前几篇文章中，我们已经学习了无泄露 PCA 的降维流程，以及如何在单个分类器上实现整图预测。今天我们进一步扩展：

用 KNN 算法解锁分类的奥秘：从电影类型到鸢尾花开先来看一个有趣的例子。假设我们收集了一批电影的 “特征数据”：用 “打斗镜头数量” 和 “接吻镜头数量” 来描述一部电影，并且已经知道其中一些电影的类型（爱情片或动作片）：

视觉语言模型（VLA）分类方法体系视觉语言模型（Vision-Language Models, VLA）的分类方法可从功能设计、结构特性、训练范式和应用场景四大维度展开。不同分类方法反映了模型的核心设计理念与技术路径，以下为系统化梳理：

矿物分类系统开发笔记（二）：模型训练[删除空缺行]目录一、阶段衔接与开发目标二、数据准备三、模型选择与训练1. 逻辑回归（LR）2. 随机森林（RF）3. 高斯朴素贝叶斯（GNB）

九章云极AladdinEdu

Scikit-learn通关秘籍：从鸢尾花分类到房价预测决策树/SVM/KNN算法对比 × 模型评估指标解析读者收获：掌握经典机器学习全流程当80%的机器学习问题可用Scikit-learn解决，掌握其核心流程将成为你的核心竞争力。本文通过对比实验揭示算法本质，带你一站式打通机器学习任督二脉。

从决策树基础到熵与信息增益在机器学习的分类任务中，决策树是最直观、最易理解的算法之一。它像一棵 “判断树”，通过层层分支的决策逻辑，将复杂的分类问题拆解为简单的是非判断。而支撑这棵 “树” 生长的核心，正是熵（Entropy）与信息增益（Information Gain）—— 前者衡量数据的 “混乱程度”，后者决定分支的 “最优方向”。今天，我们就结合 PPT 中的经典案例，从基础概念到实战计算，完整拆解决策树的核心原理。

人体姿态估计-动手学计算机视觉14人体姿态估计(human pose estimation)是计算机视觉的一个重要任务，其目的是识别人体的动作和姿势，这对于很多应用（如运动分析、虚拟现实和人机交互等)都非常重要。在虚拟现实中，人体姿态估计技术有助于跟踪用户的动作，使得虚拟现实体验更加逼真；在人机交互中，人体姿态估计技术有助于设备更好地识别用户的命令，从而使得人机交互更加流畅。一般来说，人体姿态估计分为二维姿态估计和三维姿态估计，它们之间有一些明显的差异。二维姿态估计用于检测人体在图像中的关节点坐标，输出为二维坐标。因此二维姿态估计类似于语

矿物分类案列（一）六种方法对数据的填充目录矿物数据项目介绍：数据问题与处理方案：数据填充策略讨论：模型选择与任务类型：模型训练计划：一.数据集填充

基于多分类的工业异常声检测及应用摘要随着工业4.0的快速发展，工业设备的智能化监测与维护成为保障生产安全与效率的关键环节。工业异常声检测作为一种非侵入式、实时性强的监测手段，能够有效识别设备运行中的潜在故障，具有重要的应用价值。本文提出了一种基于多分类的工业异常声检测方法，并结合SpringBoot、Vue框架以及讯飞大模型技术，构建了一套完整的工业异常声检测与应用系统。

【机器学习】核心分类及详细介绍机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（AI）的核心分支，其核心目标是让计算机通过 “学习数据中的规律” 自动改进性能，无需人工编写具体规则，最终实现 “预测、分类、决策” 等智能化任务。简单来说，机器学习让计算机具备 “从经验中学习” 的能力，就像人类通过观察和实践积累知识一样。

把大模型当“温度计”——基于 LLM 的分布式系统异常根因定位实战标签：AIOps、根因定位、可观测性、日志聚类、LLM、向量检索、Prometheus、ELK ---- 1. 背景：凌晨 3 点的 P0，定位 2 小时？某电商大促，上千微服务并发飙升，告警电话连环轰炸： • Prometheus 500+ 指标飘红； • ELK 日志 10 GB/min 疯狂刷屏； • 最终人工翻日志 2 小时才定位到一个配置中心超时。领导发话：“能不能 5 分钟自动告诉我是哪一行配置？” 于是我们把大模型变成了分布式系统的“温度计”，直接读出异常根因。 ---- 2.

【浅学】tflite-micro + ESP32S3 + VScode + ESP-IDF 基于例程快速实现自己的图像分类模型训练部署全流程如果你用Pytorch训练的模型那么可以参考我的步骤，使用的是Tensorflow的话参考官方文档即可，但流程都是一样的，每一步我都会提到部分操作细节及注意事项

《基于Pytorch实现的声音分类：网页解读》《基于Pytorch实现的声音分类：网页解读》解读这个网页 https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/119830756 该网页是一篇关于基于PyTorch实现声音分类项目的技术博客，详细介绍了项目的相关信息、使用方法及技术细节，以下是具体解读：

CV 医学影像分类、分割、目标检测，之【血细胞分类】项目拆解数据可以在百度飞桨搜索医学影像分类数据集。主解法：卷积神经网络图像分类问题特征：多类别图像分类问题，需要从血细胞图像中识别4种不同类型

CV 医学影像分类、分割、目标检测，之【肝脏分割】项目拆解问1：为什么要导入torch？答1：PyTorch是深度学习框架，提供张量运算和自动求导功能。问2：什么是张量？答2：多维数组，是神经网络中数据的基本表示形式。

CV 医学影像分类、分割、目标检测，之【腹腔多器官语义分割】项目拆解问1：为什么要导入os？答1：os是操作系统接口模块，用来与文件系统交互。问2：文件系统交互具体指什么？答2：读取文件路径、列出目录内容、检查文件是否存在等操作。

拉一次撑死狗

机器学习实战·第三章分类（2）ROC 曲线简单说就是评估二分类模型好不好用的一张图。横纵轴是啥？纵轴：模型抓对 “正例” 的比例（比如真正把癌症患者查出来的概率）；横轴：模型冤枉 “负例” 的比例（比如把健康人错当成癌症患者的概率）。

weixin_45690427

基于Tensorflow2.15的图像分类系统下图所示的是一个图像分类系统，理论上也支持其他场景的图像分类需求，以花卉分类为例，可在界面上选择数据集，自动化划分数据集，配置训练时的迭代次数学习率等超参数，即可进行训练，训练完成后可对模型进行测试，输出混淆矩阵，支持单站图片预测和批量预测，核心代码如下所示: 目前界面还在完善中，请各位看官敬请谅解

图像分类-动手学计算机视觉10在前面的章节中，我们介绍了一系列图像处理算法。这些图像处理算法能够帮助我们从图像中提取所需的信息，为后续的计算机视觉任务打下了基础。从本章开始，我们将进入计算机视觉领域中视觉识别的部分。视觉识别的目标是希望计算机对图像的识别结果与人类对图像的识别结果一致。因此视觉识别通常需要一个（机器）学习的过程。自2012年深度学习崛起，视觉识别领域的任务绝大部分是基于深度学习的方法来完成的。因此在视觉识别这一部分，我们将主要介绍基于深度学习的视觉识别算法。