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最新推荐文章于 2025-05-27 10:55:24 发布
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分类专栏： 大数据 文章标签： 大数据
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Python从0到100（五十五）：机器学习-支持向量机及手写数字进行分类
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
08-27 6万+
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是⼀种强⼤的监督学习算法，主要⽤于分类问题，但也可⽤于回归和异常检测。SVM的基本原理是在特征空间中找到⼀个最优的超平⾯，以最大化不同类别之间的间隔，从而使分类更加准确。
Java Deeplearning4j：实现文本分类
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-09 4186
在本文中，我们介绍了如何使用 DeepLearning4J 构建、训练和评估文本分类模型。我们首先准备了数据集，并进行了数据预处理和向量化。然后，我们构建了一个 RNN 模型，并配置了训练参数。最后，我们使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。通过调整模型和参数，我们可以提高模型的性能。
分类算法
weixin_46072106的博客
12-09 1万+
1. 简介 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。 2. 应用场景 数据不均衡问题 广告点击率 是否为垃圾邮件 是否患病 金融诈骗 虚假账号 3. 原理 线性回归： 通过sigmoid函数对线性回归输出结果进行转化，转化到 (0,1) 之间。此时这个结果可以认为是取某个类别的概率值。 sigmoid: h(t) = 1/(1+e^(-t)) def sigmoid(t): return 1/(1+np.e**
【总结】机器学习中的15种分类算法
wwcsd2018001的博客
12-05 2万+
分类算法也称为模式识别，是一种机器学习算法。常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、K-最近邻、支持向量机等。本文介绍15种机器学习中的分类算法，并介绍相关的优缺点，在使用时可以根据优缺点选择合适的算法。
分类分析|贝叶斯分类器及其Python实现
皖山文武
03-31 2483
分类是数据挖掘的主要方法，通过有指导的学习训练建立分类模型。分类的目的是通过学习，得到一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能够把数据集中的对象映射到给定类别中的某一个类上。分类和回归都属于预测建模，分类用于预测可分类属性或变量，而回归用于预测连续的属性取值。
基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)
热门推荐
AI吃大瓜的博客
10-19 4万+
音频信号分类识别(Pytorch) 本项目将使用Pytorch，实现一个简单的的音频信号分类器，可应用于机械信号分类识别，鸟叫声信号识别等应用场景 源代码： 1. 项目结构 2. 环境配置 使用pip命令安装libsora和pyaudio pip install librosa pip install pyaudio pip install pydub 3.数据处理 （1）数据集Urbansound8K Urbansound8K是目前应用较为广泛的用于自动城市环境声分类研..
层次分类的论文综述
qq_37764129的博客
08-06 3092
一、Tree-CNN：一招解决深度学习中的「灾难性遗忘」 深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”，即一旦使用新的数据集去训练已有的模型，该模型将会失去对原数据集识别的能力【1】。 为解决这一问题，本文提出了树卷积神经网络，通过先将物体分为几个大类，然后再将各个大类依次进行划分、识别，就像树一样不断地开枝散叶，最终叶节点得到的类别就是我们所要识别的类...
【数据挖掘】分类算法
大雨淅淅的博客
09-13 3187
分类算法是机器学习中的一种监督学习方法，用于将数据集中的实例分配到预定的类别中。这些算法通过分析输入数据的特征，学习如何将数据映射到特定的标签或类别。分类算法广泛应用于各种领域，如垃圾邮件检测、图像识别、信用评分等。
贝叶斯分类器
kuxingseng123的博客
11-04 4706
慢慢地将贝叶斯公式全部都推导一遍， 都好好的研究透彻，全部将其搞定都行啦的样子与打算。
猿创征文丨深度学习基于双向LSTM模型完成文本分类任务
君莫笑的博客
09-12 2万+
大家好，我是猿童学，本期猿创征文的第三期，也是最后一期，给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题，即使用判定给定的一段文本信息表达的情感属于积极情绪，还是消极情绪．本实践使用 IMDB 电影评论数据集，使用双向 LSTM 对电影评论进行情感分析．。
基于YOLOv5实现垃圾分类目标检测
05-05
本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/...
《2017国民经济行业分类》（excel版）
11-10
该表格分类共分为门类、大类、中类和小类四个层次，共包含门类 20 个，大类 97 个，中类 473 个和小类 1382 个
【代码分享】基于python的文本分类（sklearn-决策树和随机森林实现）
04-11
本文主要介绍如何使用python的sk-learn机器学习框架搭建一个或多个：文本分类的机器学习模型，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目使用了决策树和随机森林2种机器学习方法进行实验，完整代码...
YDT 3813-2020基础电信企业数据分类分级方法.pdf
11-04
《YDT 3813-2020基础电信企业数据分类分级方法》这份文件是关于基础电信企业如何进行数据分类和分级的指导性标准。在当前信息技术迅猛发展的背景下，数据安全和数据治理成为了企业和组织非常重视的议题。数据分类...
多分类SVM的Matlab实现
04-12
**多分类支持向量机（SVM）在Matlab中的实现** 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。在二分类问题中，SVM通过找到最大间隔超平面来区分两个类别。...
RabbitMQ 集群与高可用方案设计（二）
qq_42190530的博客
05-26 1132
镜像队列配置、负载均衡策略、Haproxy+Keepalive 实现高可用。
RabbitMQ 集群与高可用方案设计（一）
qq_42190530的博客
05-25 1021
镜像队列配置、负载均衡策略、Haproxy+Keepalive 实现高可用。
3.8.3 利用RDD统计每日新增用户
最新发布
howard2005的专栏
05-27 379
本项目使用Spark RDD处理用户访问数据，统计每日新增用户数。首先创建Maven项目并配置Spark依赖，编写Scala代码读取HDFS数据，通过倒排索引法确定每个用户的首次访问日期。然后，使用`groupByKey`和`countByKey`方法统计每日新增用户数。最后，按日期升序输出结果。项目加深了对Spark RDD操作的理解，掌握了文本文件处理和统计分析技能。
canal实现mysql数据同步
那些乐趣的博客
05-23 1889
1、canal下载进入页面可以选择需要安装的版本下载canal.deployer-1.1.8.tar.gz和canal.admin-1.1.8.tar.gz2、mysql同步用户创建和授权在canal-admin解压文件的conf中有一个canal_manager.sql，导入到master数据库3、canal admin安装和启动把canal.admin-1.1.8.tar.gz上传到linux解压 tar -zvxf canal.admin-1.1.8.tar.gz。
京东商城商品分类详细解析
### 京东全商品分类知识点详细解析 #### 一、标题解析：“京东全商品分类” 标题“京东全商品分类”指向的是在中国电子商务市场上占据重要地位的京东商城的商品分类体系。京东商城的商品分类体系按照一定的逻辑和...
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