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  2024年02月13日

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• 【Sklearn】基于樸素貝葉斯算法的數(shù)據(jù)分類預(yù)測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

  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（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。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)和標(biāo)簽構(gòu)成了訓(xùn)練樣本。 預(yù)測階段

  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（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（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（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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  Bayes-RF,基于貝葉斯Bayes優(yōu)化算法優(yōu)化隨機(jī)森林RF分類預(yù)測（二分類及多分類皆可）-附代碼

  Bayesian Optimization（貝葉斯優(yōu)化）是一種用于超參數(shù)調(diào)優(yōu)的技術(shù)，對于類似隨機(jī)森林（Random Forest，簡稱RF）的機(jī)器學(xué)習(xí)算法非常重要。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，它在訓(xùn)練過程中構(gòu)建多個(gè)決策樹，并輸出這些樹的類別眾數(shù)（分類問題）或平均預(yù)測值（回歸問題）。 以下是貝

  2024年04月10日

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  大數(shù)據(jù)分析案例-基于隨機(jī)森林算法構(gòu)建新聞文本分類模型

  ???♂? 個(gè)人主頁：@艾派森的個(gè)人主頁 ???作者簡介：Python學(xué)習(xí)者 ?? 希望大家多多支持，我們一起進(jìn)步！?? 如果文章對你有幫助的話， 歡迎評論 ??點(diǎn)贊???? 收藏 ??加關(guān)注+ 喜歡大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的小伙伴，希望可以多多支持該系列的其他文章 大數(shù)據(jù)分析案例合集

  2024年02月02日

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  隨機(jī)森林算法介紹及多分類預(yù)測的R實(shí)現(xiàn)

  隨機(jī)森林（Random Forest）是一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是數(shù)據(jù)科學(xué)家中最受歡迎和常用的算法之一，最早由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出。它是基于集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）的一種方法，通過組合多個(gè)決策樹來進(jìn)行預(yù)測和分類，在回歸問題中則取平均值。其最重要的特點(diǎn)之

  2024年02月09日

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