Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2
Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2 目录 Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2 一、简单介绍 二、机器学习 1、为什么使用机器学习？ 2、机器学习系统的类型，及...
第100+17步 ChatGPT学习：R实现Catboost分类
基于R 4.2.2版本演示 一、写在前面 有不少大佬问做机器学习分类能不能用R语言，不想学Python咯。 答曰：可！用GPT或者Kimi转一下就得了呗。 加上最近也没啥内容写了，就帮各位搬运一下吧。 二、R代码实现Catboost分类 （1）导入数据 我习惯用RStudio自带的导入功能： （2）建立Catboost模型（默认参数） # Load necessary librarieslibrar...
【数学 分类讨论】2029. 石子游戏 IX
本文涉及知识 质数、最大公约数、菲蜀定理 LeetCode 2029. 石子游戏 IX Alice 和 Bob 再次设计了一款新的石子游戏。现有一行 n 个石子，每个石子都有一个关联的数字表示它的价值。给你一个整数数组 stones ，其中 stones[i] 是第 i 个石子的价值。 Alice 和 Bob 轮流进行自己的回合，Alice 先手。每一回合，玩家需要从 stones 中移除任一石子。...
基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真,分别对比线性分类和非线性分类两种方式。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程序 ..............................................
设计模式的分类
设计模式是解决特定问题的固定方法，它们被分类为创建型、结构型和行为型。以下是部分设计模式的介绍： 创建型模式：包括工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式和原型模式。例如，工厂方法模式定义了一个创建对象的接口，但让子类决定实例化哪个类；单例模式确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。结构型模式：涉及如何组合类和对象以形成更大的结构。这包括适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、...
机器学习分类自动调参算法（含python示例：后台私我拿数据集哦）
ame(x_pca, columns = ['pc1', 'pc2', 'pc3', 'pc4'])df_out['type'] = df['type'] 到这里数据预处理基本完成，下面要开始正式的分类了。 第五步：划分数据集 先把特征和标签用两个矩阵分别开，然后在整体中取30%的数据为测试集，70%的数据为训练集。 features = ['pc1','pc2','pc3','pc4']labe...
【Django】网上蛋糕项目商城-商品分类
概念 上一文中，我们实现了首页的数据展示，本文讲解商品分类的商品展示，实现分页显示功能。 点击商品分类中的各种分类，向服务器发送请求，获取数据库中对应该分类的所有商品并以分页的形式返回显示。 商品分类步骤实现 当点击商品分类中的某一项分类时，head.html头部页面中触发超链接点击事件，向服务器发送商品分类id 在urls.py文件中定义获取该请求的地址 path('goods_list/',vie...
AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理
AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理 目录 AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理 一、简单介绍 二、文本分类 三、数据集 1、Hugging Face Datasets 库 2、如果我的数据集不在Hub上那该怎么办？ 3、从Datasets到DataFrame 4、查看类分布 4、这...
【PYG】Cora数据集分类任务计算损失，cross_entropy为什么不能直接替换成mse_loss
non-singleton dimension 1 将 cross_entropy 换成 mse_loss 会报错的原因是，这两个损失函数的输入和输出形状要求不同。cross_entropy 是一个分类损失函数，它期望输入是未归一化的logits（形状为 [batch_size, num_classes]），而标签是整数类别（形状为 [batch_size]）。mse_loss 是一个回归损失函数，...
机器学习原理之 -- 随机森林分类：由来及原理详解
随机森林分类器是机器学习中一种强大且灵活的集成学习方法。它通过构建多棵决策树并结合其结果来提高分类精度和稳定性。本文将详细介绍随机森林分类器的由来、基本原理、构建过程及其优缺点。 二、随机森林的由来 随机森林（Random Forest）由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出。其基础源自于Bagging（Bootstrap Aggregati...