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查询Tags标签： 样本，共有 247条记录-
不平衡数据挖掘综述
不平衡数据挖掘综述 author by: AIHUBEI 不平衡数据的挖掘方法主要分为两大层面，分别是数据级别和算法级别的处理。 在不平衡数据中，拥有较多实例的一类称为多数类，拥有较少实例的一类称为少数类。目前，少数类检测和基于不平衡数据的学习不仅仅作为数据挖掘领域的难题…
2021/4/19 18:25:30 人评论 次浏览 -
朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯（Nave Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。 1.朴素贝叶斯模型 下面是分类模型样本：假设有m个样本，每个样本有n个特征，特征输出有K个类别，定义为从样本得到朴素贝叶斯的先验分布，接着得到条件概率分布，然后用贝叶斯公式得到X和y的联…
2021/4/18 14:25:27 人评论 次浏览 -
【语音识别】基于矢量量化（VQ）说话人识别matlab源码
一、简介 矢量量化方法，即vector quantization，其具体定义为：将一个向量空间中的点用其中的一个有限子集来进行编码的过程。在矢量量化编码中，关键是码本的建立和码字搜索算法。比如常见的聚类算法，就是一种矢量量化方法。而在ANN近似最近邻搜索中，向量量化方法又以…
2021/4/17 20:25:39 人评论 次浏览 -
Python机器学习算法之KNN算法
KNN算法 1.算法概述2.算法步骤3.算法实现4.算法优化1.算法概述 k最近邻算法(k-NearestNeighbor，kNN)，顾名思义，即由某样本k个邻居的类别来推断出该样本的类别。给定测试样本，基于特定的某种距离度量方式找到与训练集中最接近的k个样本，然后基于这k个样本的类别进行预…
2021/4/17 20:25:29 人评论 次浏览 -
多目标进化优化算法在PU学习中的应用
论文整体大思路是：以前的PU学习都基于假设、类先验信息以及其他先验信息，并且由于目标函数的不平滑。不可微分等特点，使得没有办法应用传统的基于梯度的优化方法。基于此，我们想到可以将多目标（二目标）优化框架应用于PU学习，去优化分类器。 1.初始化杰出贡献： （1…
2021/4/10 22:11:42 人评论 次浏览 -
KNN算法实战-改进约会网站配对效果
KNN算法实战-改进约会网站配对效果 Fighting365 机器学习算法与Python学习 kNN实战之改进约会网站配对效果引言 简单的说，KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。工作原理：存在一个样本数据集，即训练数据集，并且样本集中每个样本数据都存在标签，即我们…
2021/4/9 12:26:59 人评论 次浏览 -
通俗讲解集成学习算法！
本文以图文的形式对模型算法中的集成学习，以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读。数据及背景 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction（阿里天池-零基础入门CV赛事）集成学习集成学习，即分类器集成，通过构建并结合多个学习器…
2021/4/7 2:58:30 人评论 次浏览
