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【图像分类】【深度学习】图像分类评价指标随着深度学习的发展，特别是卷积神经网络(CNNs)在图像领域的成功应用，开发出了许多用于图像分类的复杂模型。然而，为了确保这些模型能够在实际应用中有效工作，并能与其它模型进行比较，需要一套标准的评价指标来衡量模型性能，了解模型的表现，并且根据具体的应用指导模型改进。

猫咪如厕检测与分类识别系统系列【五】信息存储数据库改进+添加猫咪页面制作+猫咪躯体匹配算法架构更新家里养了三只猫咪，其中一只布偶猫经常出入厕所。但因为平时忙于学业，没法时刻关注牠的行为。我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。

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Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数（决策树、逻辑回归、KNN、SVM）我们建议您使用 4 种不同的算法来解决糖尿病数据集上的二元分类问题：Decision Tree (1) Logistic Regression (2) KNN (3) SVC (4) 您的任务是找到具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数的算法。作为答案，请指出数字 a b，其中 a 是 ROC AUC 分数方面的最佳算法，b 是 PR AUC 分数方面的最佳算法。

分类算法的介绍和应用场景和聚类是有区别的聚类是没有标签的数据集中必须包含明确的类别标签，即已知每个样本所属的类别。这些标签作为学习的目标，指导模型的训练过程。

机器学习中的回归与分类模型：线性回归、逻辑回归与多分类在机器学习领域，回归和分类是两类重要的任务，它们各自有着不同的应用场景和模型构建方式。本文将详细介绍线性回归、逻辑回归以及多分类任务的相关内容，包括数据预处理、模型定义、损失函数的选择以及评估指标的计算。

猫咪如厕检测与分类识别系统系列【六】分类模型训练+混合检测分类+未知目标自动更新家里养了三只猫咪，其中一只布偶猫经常出入厕所。但因为平时忙于学业，没法时刻关注牠的行为。我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。

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Python----机器学习（基于贝叶斯的鸢尾花分类）贝叶斯方法是一种统计推断的方法，它利用贝叶斯定理来更新我们对事件概率的信念。这种方法在机器学习和数据分析中得到广泛应用，特别是在分类和概率估计问题上。

【scikit-learn基础】--『预处理』之分类编码数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以本篇介绍的分类编码处理，主要用于将类别型数据转换为可以用于分析或机器学习的形式。类别型数据是指具有离散、不连续取值的数据，例如性别（男/女）、等级（优/良/中/差）之类数据。对这些数据进行适当的编码，可以提高数据处理效率和准确度。

猫咪如厕检测与分类识别系统系列【三】融合yolov11目标检测家里养了三只猫咪，其中一只布偶猫经常出入厕所。但因为平时忙于学业，没法时刻关注牠的行为。我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。

[特殊字符] 第十三讲 | 地统计模拟与空间不确定性评估📘 专栏：科研统计方法实战分享 | 地学/农学人的数据分析工具箱 ✍️ 作者：平常心0715🎯 关键词：地统计模拟、随机函数、空间不确定性、条件模拟、SGS、R语言

[特殊字符] 第十二讲 | 地统计学基础与克里金插值法（Kriging）建模实践📘 专栏：科研统计方法实战分享 | 地学/农学人的数据分析工具箱 ✍️ 作者：平常心0715 🗝️ 本讲关键词：Kriging、地统计学、变异函数、空间插值、空间预测、R语言

【动手学深度学习】LeNet：卷积神经网络的开山之作LeNet 是一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一。它是早期成功的神经网络；LeNet先使用卷积层来学习图片空间信息，使用池化层降低图片敏感度，然后使用全连接层来转换到类别空间。其思想被广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等多个计算机视觉领域，为这些领域的研究和发展提供了新的思路和方法。例如，在安防领域用于面部识别和监控系统，在自动驾驶领域用于实时视频分析和对象跟踪等。

模糊斜率熵Fuzzy Slope entropy+状态分类识别！2024年11月新作登上IEEE Trans顶刊2024年11月，研究者在测量领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》（IF= 5.6，JCR 1区，中科院二区）上发表科学研究成果，以“Optimized Fuzzy Slope Entropy: A Complexity Measure for Nonlinear Time Series”为题。提出了模糊斜率熵 Fuzzy Slope Entropy，FuSE，并应用于将FuSE应用于水声信号和生物医学信号。结果表明

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14-Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析（二分类））使用 datasets 库，你可以轻松列出所有 Hugging Face 平台上的数据集：你可以通过 load_dataset 方法加载任何数据集：

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【MATLAB第114期】基于MATLAB的SHAP可解释神经网络分类模型（敏感性分析方法）该文章实现了一个可解释的神经网络分类模型，使用BP神经网络（BPNN）来预测特征输出。该模型利用12个变量参数作为输入特征进行训练。为了提高可解释性，应用了SHapley Additive exPlanations（SHAP），去深入了解每个参数对模型预测的贡献。

量化策略分类、优劣势及对抗风险解析风险类型核心矛盾最优应对策略策略同质化有限收益 vs. 无限复制开发非对称信息优势（如独家数据源）流动性枯竭

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深度学习图像分类数据集—枣子水果成熟度分类该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，Vision Transformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：3种枣子水果成熟度数据：g，r，y（绿色果子、红色果子、黄中夹红果子），总共有913张图片，每个文件夹单独放一种数据 train训练集中： 'g'图片数量：289 'r'图片数量：294 'y'图片数量：152 test测试集中： 'g'图片数量：58 'r'图片数量：60 'y'图片数量：60

# 基于BERT的文本分类该文本分类项目主要是情感分析，二分类问题，以下是大致流程及部分代码示例：