Advertisement

分类器示例代码。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码集成了利用sklearn包构建的多种分类器，具体包括：朴素贝叶斯分类器（NB）、自适应博后决策树算法（AdaBoost）、梯度提升树算法（XGBoost）、逻辑回归分类器（LR）、随机森林分类器（RF）、支持向量机分类器（SVM）、决策树分类器（DT）、梯度 boosting决策树算法（GBDT）以及K近邻算法（KNN）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 示例分类器代码
    优质
    这段示例代码展示了如何创建和使用一个基本的机器学习分类器。它适合于初学者学习分类算法的基础应用。 基于sklearn包实现的分类器代码包括NB（朴素贝叶斯）、AdaBoost、XGBoost、LR（逻辑回归）、RF（随机森林）、SVM（支持向量机）、DT（决策树）、GBDT（梯度提升决策树）和KNN（k近邻算法）。
  • 2个MATLAB BP分类代码示例
    优质
    本资源提供了两个基于MATLAB实现的BP（Backpropagation）神经网络分类算法代码示例。通过这两个实例，学习者可以深入理解BP网络的工作原理及在模式识别与分类任务中的应用方法。适合初学者实践和研究使用。 2个MATLAB BP分类代码。
  • 高光谱分类中的分类代码示例(C4.5、libsvm)_LibSVM_matlab_
    优质
    本资源提供高光谱图像分类中C4.5和libsvm算法的Matlab实现案例，包括数据预处理、模型训练及结果分析。适用于科研与学习。 提供C4.5和libsvm的分类代码示例以帮助理解高光谱遥感图像的分类方法。
  • hog_svm图像分类（Python代码示例）+图片
    优质
    本项目通过Python实现基于HOG特征与SVM算法的图像分类系统，并附带相关代码和演示图片，展示模型识别效果。 下载后，请安装与版本匹配的Python 3.6、numpy、scipy、matplotlib、sklearn 和 skimage 等包。安装完成后可以直接运行程序，无需对代码进行任何修改。运行程序时输入y即可开始执行自带的图像分类功能（包括小鸡、小鸭、蛇和猫等类别）。
  • 1NN分类器Matlab代码 - 编辑最近邻分类器：实例选择
    优质
    本代码实现了一个基于MATLAB的1-Nearest Neighbor (1NN)分类算法，并探讨了不同样本选择策略对分类效果的影响。 1nn分类器的MATLAB代码包括了最近邻居分类器的实例选择。以下是相关函数和脚本： - `edit_greedy_tabu_search` 函数：通过贪婪禁忌搜索方法（GTS）为每个类提取一个原型，参数分别为数据集、标签、禁忌窗口大小以及是否输出详细信息。 - `edit_closest_to_centroid` 函数：选择最接近质心的样本作为初始原型。 - `train_1nn` 函数：训练最近邻分类器并返回模型C。 - `test_1nn` 函数：使用已训练好的最近邻分类器进行测试，输出错误率和预测标签。 - `voronoi_regions` 函数：根据生成的原型绘制Voronoi单元，并用该类颜色的柔和版本着色。 示例脚本为Example_GTS。此代码应用了贪婪禁忌搜索方法来提取每个类别的原型，并且能够展示GTS算法开始时和结束后的状态，包括初始选择最接近质心样本的状态以及最终通过GTS优化后重新定位的原型位置。
  • Python-AI Challenger场景分类竞赛示例代码
    优质
    本项目提供了参加AI Challenger场景分类竞赛所需的Python示例代码和教程，帮助参赛者快速上手并优化模型。 PyTorch baseline for AI Challenger Scene Classification 这段文字只是提到了使用PyTorch作为基线模型来进行AI Challenger场景分类任务，并没有任何联系信息或网址需要删除。因此，重写的文本如下： 为了参加AI Challenger的场景分类比赛，本段落档介绍了一个基于PyTorch框架建立的基准模型（baseline）。该模型旨在为参赛者提供一个起点，帮助他们更好地理解和参与这一挑战性项目。
  • Python sklearn SVM 遥感数据分类代码示例
    优质
    本示例展示如何使用Python的sklearn库实现支持向量机(SVM)算法对遥感图像进行分类。通过实际代码讲解SVM参数配置与模型训练过程，帮助读者快速掌握基于机器学习的遥感数据分析方法。 支持向量机（Support Vector Machine，即SVM）是一系列监督学习算法的总称，包括分类、回归和异常检测。对于分类问题，SVM最初用于解决二分类问题，并且可以通过构建多个SVM分类器来处理多分类任务。SVM具有两个主要特点：一是寻求最优分类边界，在训练数据集中找到能够正确划分并且几何间隔最大的分离超平面；二是基于核函数的扩维变换，通过这种方法可以将原始输入空间映射到一个更高维度的空间中进行计算。
  • C# ES通用类示例代码演示
    优质
    本视频展示了如何使用C#编写高效、简洁且可重用的ES（Entity-System）架构通用类。通过具体实例帮助开发者理解并实践ES模式在游戏开发中的应用。 关于ES（Elasticsearch）相关的增删改查操作的描述如下： Elasticsearch支持对数据进行添加、删除、更新和查询等多种操作。在实际应用中，这些基本的操作是实现复杂搜索功能的基础。通过使用适当的API接口，可以高效地管理存储于Elasticsearch中的文档，并且能够灵活地根据需求定制搜索条件以获取所需信息。
  • 监督分类：典型技术的C++代码示例-源码
    优质
    本资源提供一系列用C++编写的监督学习算法实现代码，涵盖多种经典机器学习模型，适用于初学者理解和实践监督分类技术。 典型的监督分类技术的示例C++代码。
  • 心脏疾病分类检测及MATLAB代码示例.zip
    优质
    本资源提供了一套详细的心脏疾病分类方法及其在MATLAB中的实现代码。包含了多种常见心脏疾病的诊断指标和算法模型，适用于科研与教学用途。 版本：matlab2019a 领域：分类 内容：基于多核SVM、SVM、KNN、RAND、NN、BOOST、BAG等多种算法实现心脏病分类检测，附有MATLAB代码供参考。 适合人群：本科及硕士等教研学习使用。