分类算法

机器学习之KNN算法K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。KNN是一种基于实例的学习方法，它利用训练数据集的实例来进行分类或回归预测。在KNN中，预测的结果依赖于距离度量函数计算出的最近邻实例的标签或值。下面我们将详细探讨KNN的工作原理，并通过代码和示例进一步说明其应用。

开出南方的花

机器学习篇-day04-逻辑回归-分类评估-混淆矩阵-精确率-召回率-F1值主要适用于二分法, 也可以使用多个逻辑回归实现多分类逻辑回归 = 线性回归结果 -> Sigmoid函数 => 概率

机器学习速成第二集——监督学习之分类（理论部分）！目录分类算法的种类分类问题的应用场景模型选择与评估结论如何在不同数据集中选择最适合的监督学习分类算法？

追蜻蜓追累了

递归神经网络（RNN）及其预测和分类的Python和MATLAB实现递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种广泛应用于序列数据建模的深度学习模型。相比于传统的前馈神经网络，RNN具有记忆和上下文依赖性的能力，适用于处理具有时序关联性的数据，如文本、语音、时间序列等。RNN的应用领域包括语言建模、机器翻译、语音识别、生成文本等。

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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）及Python和MATLAB实现支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于模式识别、数据分类和回归分析等领域。SVM的背景可以追溯到1990s年代，由Vladimir Vapnik等人提出，并在之后不断发展和完善。

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相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）及Python和MATLAB实现**相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）** 是一种基于贝叶斯框架的机器学习模型，于2001年由Michael Tipping提出。RVM是一种稀疏建模技术，类似于支持向量机（SVM），但其重点在于自动确定用于预测的重要训练样本。

分类算法（Classification Algorithm）需求记录比如说，在WEB扫描器场景中。一个扫描器在扫描过程中，它可以自动识别接口类型并采用相应分类规则进行漏洞检测的算法，这种通常属于一种称为"智能扫描"（Intelligent Scanning）或"漏洞扫描引擎"的技术。

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常见的分类算法介绍常见的分类算法主要包括以下几种，它们各自有不同的特点和适用场景：1. 逻辑回归（Logistic Regression） - 特点：逻辑回归是一种线性分类算法，通过使用逻辑函数预测概率，然后根据概率决定分类的阈值。它简单、易于实现，适用于二分类问题。 - 例子：预测一个邮件是否为垃圾邮件。逻辑回归可以基于邮件中的关键词频率等特征计算邮件为垃圾邮件的概率。

爱学习的小仙女！

Python数据分析与可视化笔记九分类问题分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点，并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

机器学习-面经经历了2023年的秋招，现在也已经入职半年了，空闲时间将面试中可能遇到的机器学习问题整理了一下，可能答案也会有错误的，希望大家能指出！另外，不论是实习，还是校招，都祝福大家能够拿到满意的Offer!

Geeker · LStar

【初中生讲机器学习】6. 分类算法中常用的模型评价指标有哪些？here!创建时间：2024-02-07 最后编辑时间：2024-02-09 作者：Geeker_LStar你好呀~这里是 Geeker_LStar 的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~ 我是 Geeker_LStar，一名初三学生，热爱计算机和数学，我们一起加油~！ ⭐(●’◡’●) ⭐ 那就让我们开始吧！

【Python机器学习】多分类问题的不确定度decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。还是以鸢尾花数据集为例：

【Python机器学习】深度学习——调参先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：可以看到，神经网络学到的决策边界完全是非线性的，但相对平滑，默认情况下，MLP使用100个隐结点，可以减少数量，降低模型复杂度，对于小型数据集来说，仍然可以得到很好的结果。

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征SVM（核支持向量机）是一种监督学习模型，是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。

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【模式识别】探秘分类奥秘：最近邻算法解密与实战🌈个人主页：Sarapines Programmer 🔥 系列专栏：《模式之谜 | 数据奇迹解码》 ⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。

pytorch搭建squeezenet网络的整套工程（升级版）上一篇当中，使用pytorch搭建了一个squeezenet，效果还行。但是偶然间发现了一个稍微改动的版本，拿来测试一下发现效果会更好，大概网络结构还是没有变，还是如下的第二个版本：具体看网络结构代码：

分类算法系列⑥：随机森林目录集成学习方法之随机森林1、集成学习方法2、随机森林3、随机森林原理为什么采用BootStrap抽样

pytorch搭建squeezenet网络的整套工程，及其转tensorrt进行cuda加速本来，前辈们用caffe搭建了一个squeezenet的工程，用起来也还行，但考虑到caffe的停更后续转trt应用在工程上时可能会有版本的问题所以搭建了一个pytorch版本的。以下的环境搭建不再细说，主要就是pyorch，其余的需要什么pip install什么。

[机器学习]分类算法系列①：初识概念目录1、概念2、数据集介绍与划分2.1、数据集的划分2.2、sklearn数据集介绍2.2.1、API