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2019年4月24日
第六节--逻辑斯谛回归与最大熵模型
摘要: 第六节–逻辑斯谛回归与最大熵模型逻辑斯谛回归...
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posted @ 2019-04-24 20:23 LQ6H
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第五节--决策树
摘要: 第五节–决策树决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,其主要优点是模型具有可读...
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posted @ 2019-04-24 15:15 LQ6H
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2019年4月21日
第四节–朴素贝叶斯(Naive Bayes)法
摘要: 第四节–朴素贝叶斯(Naive Bayes)法朴素贝叶斯(Naive Bayes,NB)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理...
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posted @ 2019-04-21 14:58 LQ6H
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2019年4月19日
第三节--k近邻算法
摘要: 第三节–k近邻算法k近邻法(k-nearest neighbor,KNN)是一种基本分类与回归方法.k近邻法的输入为实例的特征变量,对应于特征空间的点,输出为实例的类别,可以取多类.k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定,分类时,对新的实例,根据...
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posted @ 2019-04-19 23:33 LQ6H
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第二节--感知机
摘要: 第二节–感知机感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值.感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型.感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离...
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posted @ 2019-04-19 09:26 LQ6H
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2019年4月15日
第一节--统计学习概论
摘要: 第一节–统计学习概论首先介绍统计学习的定义,研究对象和方法;然后叙述监督学习;接着统计学习方法的三要素:模型,策略和算法;介绍模型选择,包括正则化,交叉验证和学习的泛化能力;介绍生成模型与判别模型;最后介绍监督学习方法的应用:分类,标注和回归一.统计学习1....
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posted @ 2019-04-15 21:17 LQ6H
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2019年4月10日
Tensorflow--预测乳腺癌
摘要: Tensorflow–预测乳腺癌基于从图像中抽取的反应细胞核的特征数据,采用神经网络算法,借助Tensorflow工具来预测癌症是良性还是恶性.数据是从乳房块的细针抽吸(FNA)的数字化图像数据,它们描述了图像中存在的细胞核的特征.具体步骤如下:数据说明数据...
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posted @ 2019-04-10 20:29 LQ6H
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2019年4月9日
情感分析
摘要: 情感分析情感分析(Sentiment analysis,SA),它是自然语言处理(NLP)领域的一个分支,又称倾向性分析,意见抽取(Opinion extraction),意见挖掘(Opinion mining),情感挖掘(Sentiment mining)...
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posted @ 2019-04-09 20:38 LQ6H
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2019年4月2日
Tensorflow循环神经网络
摘要: Tensorflow循环神经网络循环神经网络梯度消失问题LSTM网络RNN其他变种用RNN和Tensorflow实现手写数字分类一.循环神经网络from IPython.display import ImageImage(filename="./data/r...
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posted @ 2019-04-02 22:09 LQ6H
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2019年4月1日
Tensorflow图像处理
摘要: Tensorflow图像处理主要内容如下:加载图像图像格式图像转换为TFRecord格式读取TFRecord文件图像处理数据读取方式Dataset API一.加载图像Tensorflow对图像文件的加载和对二进制文件的加载相同,只是图像的内容需要解码.这里介...
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posted @ 2019-04-01 11:51 LQ6H
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