P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 樣本中的屬性相互獨立; 原問題的等價問題為: 數據處理為防止P(y)*P(X|y)的值下溢,對原問題取對數,即: 注意:若某屬性值在訓練集中沒有與某個類同時出現過,則直接P(y)或P(X|y)可能為 ...
MNIST數據集包含了 張 的手寫數字圖像。 一 准備工作:導入MNIST數據集 fatch openml用來加載數據集,所加載的數據集是一個key value的字典結構 輸入:mnist.keys 可以看到字典的鍵值包括:dict keys data , target , frame , categories , feature names , target names , DESCR , de ...
2020-09-15 21:30 0 942 推薦指數:
P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 樣本中的屬性相互獨立; 原問題的等價問題為: 數據處理為防止P(y)*P(X|y)的值下溢,對原問題取對數,即: 注意:若某屬性值在訓練集中沒有與某個類同時出現過,則直接P(y)或P(X|y)可能為 ...
一 數據預處理 訓練數據集和驗證數據集分別為train.csv和test.csv。數據集下載地址:http://pan.baidu.com/s/1eQyIvZG 要分別對訓練數據集和驗證數據集進行分析,分析其內部數據的特征,下面分別對兩個數據集進行處理: 1.1 訓練數據集處理 ...
filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for li ...
一、KNN算法的介紹 K最近鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)分類算法是最簡單的機器學習算法之一,理論上比較成熟。KNN算法首先將待分類樣本表達成和訓練樣本一致的特征向量;然后根據距離計算待測試樣本和每個訓練樣本的距離,選擇距離最小的K個樣本作為近鄰樣本;最后根據K個近鄰樣本 ...
卷積神經網絡(CNN) 具體解釋見文章 以下是代碼實現: 1. 加載數據 PyTorch里包含了 MNIST, CIFAR10 等常用數據集,調用 torchvision.datasets 即可把這些數據由遠程下載到本地,下面給出MNIST的使用 ...
轉載: (1) https://zhuanlan.zhihu.com/p/51200626 (2) 菊安醬的機器學習第三期 (3) 代碼來自:https://github.co ...
. 邏輯回歸 邏輯回歸(Logistic Regression)是用於處理因變量為分類變量的回歸問題,常見的是二分類或二項分布問題,也可以處理多分類問題,它實際上是屬於一種分類方法。 概率p與因變量往往是非線性的,為了解決該類問題,我們引入了logit變換,使得logit(p ...
一、分類算法中的學習概念 因為分類算法都是有監督學習,故分為以下2種學習。 1、 急切學習:在給定的訓練元組之后、接受到測試元組之前就構造好分類模型。 算法有:貝葉斯 ...