分类算法

GoogLeNet：图像分类神经网络的深度剖析与实践在当今的人工智能领域，图像分类是一个至关重要的研究方向，其在安防监控、医学影像分析、自动驾驶等众多领域都有着广泛的应用。为了实现更精准、高效的图像分类，各种神经网络架构不断涌现。其中，GoogLeNet作为一款具有里程碑意义的网络模型，于2014年由Google团队在ImageNet挑战赛中首次提出，并一举斩获第一名。它独特的设计理念和卓越的性能，为后续的神经网络发展奠定了坚实的基础。本文将深入剖析GoogLeNet的网络结构、创新点、不足之处，并给出相应的代码示例，希望能帮助读者全面了解这一经典的图像分

分类场景数据集大全「包含数据标注+训练脚本」 (持续原地更新)一、作者介绍：六年+算法开发经验、AI 算法经理、阿里云专家博主。擅长：检测、分割、理解、大模型等算法训练与推理部署任务。

沥青路面裂缝的目标检测与图像分类任务于2023年发表在《Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering》

青橘MATLAB学习

机器学习核心知识：从基础概念到关键算法本文深度剖析机器学习知识体系，从基本概念、学习方式，到分类算法、逻辑回归等关键内容均有涉及。详细阐述各知识点原理与应用场景，并对比多种算法的优劣。关键词：机器学习；监督学习；分类算法；逻辑回归；梯度下降法

（五）机器学习---决策树和随机森林在分类问题中还有一个常用算法：就是决策树。本文将会对决策树和随机森林进行介绍。一.决策树的基本原理（1）决策树

ZHW_AI课题组

利用knn算法实现手写数字分类王鹏飞，男，西安工程大学电子信息学院，2024级研究生研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：2018659934@QQ.com

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)

【机器学习和深度学习】分类问题通用评价指标：精确率、召回率、准确率和混淆矩阵对于1个分类问题，不论其是二分类问题还是多分类问题，或者是多标签分类问题（1个样本可以有多个类别），都可以对其判定结果进行统计，以类别为单位统计其各个指标，来衡量模型对该类别的预测情况。基于对某个分类的4种分类判别情况，引出了精确率、召回率、准确率和F1 Score的评价指标。

Pytorch 第七回：卷积神经网络——VGG模型本次开启深度学习第七回，基于Pytorch的VGG卷积神经网络模型。在上回当中，大致讲解了AlexNet卷积神经网络的思路。但AlexNet卷积神经网络需要一层层去搭建，并没有给大家提供一个通用性的模板，因此这次给大家分享一个具有通用模板的经典卷积神经网络模型——VGG卷积神经网络模型。本次学习，借助的平台是PyCharm 2024.1.3，python版本3.11 numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118

是十一月末

机器学习之K-mean算法理解及实现K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是将数据集中的点分为K个簇（Cluster），每个簇内的点尽可能相似，而不同簇之间的点尽可能不同。K-means算法的目标是最小化簇内的平方误差，即最小化每个点到其簇中心的距离的平方和。

机器学习之scikit-learn（简称 sklearn）scikit-learn（简称 sklearn）是 Python 生态中一个非常流行且强大的机器学习库，支持各种机器学习算法和工具。

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。

换个网名有点难

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。