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  模型原理： 樸素貝葉斯分類是基于貝葉斯定理的一種分類方法。它假設(shè)特征之間相互獨(dú)立（樸素性），從而簡化計(jì)算過程。樸素貝葉斯分類器適用于文本分類、垃圾郵件過濾、情感分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。 貝葉斯定理： 在樸素貝葉斯分類中，我們使用貝葉斯定理來計(jì)算后驗(yàn)概

  2024年02月13日

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• 【Sklearn】基于K鄰近算法的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

  K最近鄰（K-Nearest Neighbors，KNN）是一種基本的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸任務(wù)。其模型原理如下： 模型原理： 對(duì)于分類任務(wù)，KNN的原理可以概括為以下幾個(gè)步驟： 訓(xùn)練階段： 將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其標(biāo)簽一起存儲(chǔ)。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)和標(biāo)簽構(gòu)成了訓(xùn)練樣本。 預(yù)測(cè)階段

  2024年02月12日

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• 【Sklearn】基于隨機(jī)梯度下降算法的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

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  2024年02月12日

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• 【Sklearn】基于支持向量機(jī)算法的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

  支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種用于分類和回歸的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其基本思想是在特征空間中找到一個(gè)能夠最大化分類間隔（Margin）的超平面，從而將不同類別的樣本正確分類。以下是SVM的數(shù)學(xué)模型和模型原理的解釋： 假設(shè)我們有一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包含

  2024年02月13日

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  梯度提升樹（Gradient Boosting Trees）是一種集成學(xué)習(xí)方法，用于解決分類和回歸問題。它通過將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器（通常是決策樹）組合成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器，以逐步減小預(yù)測(cè)誤差。下面是梯度提升樹的模型原理和數(shù)學(xué)公式的解釋。 模型原理： 損失函數(shù)（Loss Function）： 在梯度提升樹中

  2024年02月12日

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• 【Sklearn】基于多層感知器算法的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

  多層感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于解決分類和回歸問題。它包含輸入層、若干個(gè)隱藏層和輸出層，每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元連接，而隱藏層和輸出層的神經(jīng)元通過權(quán)重進(jìn)行連接。這些權(quán)重在訓(xùn)練過程中調(diào)整以最小化損失函數(shù)，從而使模

  2024年02月12日

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• 【Sklearn】基于線性判別法的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

  線性判別分析（Linear Discriminant Analysis，簡稱LDA）是一種經(jīng)典的模式識(shí)別和分類方法，它的目標(biāo)是找到一個(gè)投影，將數(shù)據(jù)投影到低維空間，使得不同類別的樣本在投影后的空間中有最大的類別間距，同時(shí)最小化類內(nèi)方差。 模型原理如下： 假設(shè)有d維的數(shù)據(jù)，分為K個(gè)類別。我們

  2024年02月12日

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  K最近鄰（K-Nearest Neighbors，簡稱KNN）是一種簡單但常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸問題。它的核心思想是基于已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過測(cè)量樣本之間的距離來進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。在實(shí)現(xiàn)KNN算法時(shí)，可以使用PyTorch來進(jìn)行計(jì)算和操作。 下面是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)KNN算法的一般步驟： 準(zhǔn)

  2024年02月13日

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• 【Pytroch】基于支持向量機(jī)算法的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

  支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種強(qiáng)大的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于二分類和多分類問題。它的主要思想是找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，可以在特征空間中將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分隔開。 下面是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)算法的基本步驟和原理： 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備： 首先，你需要準(zhǔn)備你

  2024年02月13日

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• 【Matlab】基于遺傳算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

  2023年07月24日

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